Formation Knowledge Discovery in Databases (KDD) en Halifax
Les cours de formation en direct sur la découverte des connaissances dans les bases de données (KDD) animés par un instructeur démontrent, par une pratique interactive interactive, les processus impliqués dans KDD et comment mettre en œuvre ces processus. La formation KDD est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Halifax ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Halifax. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Halifax - Purdy Wharf
1959 Upper Water Street, Halifax, Canada, B3J 3N2
Short walk from Scotia Square Mall, next door to the Casino Nova Scotia. 2 blocks from the ferry terminal, building has ...
Short walk from Scotia Square Mall, next door to the Casino Nova Scotia. 2 blocks from the ferry terminal, building has a bus stop right outside, 3 blocks from Citadel Hill Historic Site and Halifax City Hall.
La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte de connaissances utiles à partir d’une collection de données. Les applications réelles pour cette technique de minage de données comprennent le marketing, la détection de fraudes, les télécommunications et la fabrication.
Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.
Audience
Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes
Le format du cours
Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
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