Formation Knowledge Discovery in Databases (KDD) en Langley
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 Langley ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Langley. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Langley Business Centre
8661 201st Street, Langley, Canada, V2Y 0G9
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Base your business at the gateway to Canada, with an office space in Langley Business Centre near Canada Route 1. Positioned on 201st Street, commuters can take advantage of direct access to Vancouver and wider Canada with on-site parking and local bus routes into central Langley and Surrey.
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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