Les cours de formation en ligne ou sur site, animés par un instructeur, sur la découverte automatisée des processus d'affaires (ABPD, ou Process Mining) présentent, par le biais de discussions et de pratiques, une vue d'ensemble des techniques les plus couramment utilisées pour l'exploration des processus, ainsi que les divers algorithmes et outils de découverte des processus utilisés pour découvrir et modéliser les processus sur la base de données d'événements brutes. Des études de cas réels sont examinées et des ensembles de données sont analysés à l'aide du logiciel libre ProM.
La formation ABPD est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée au moyen d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Richmond Hill ou dans les centres de formation de l'entreprise NobleProg Richmond Hill.
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Richmond Hill - The Business Exchange
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Implantez votre entreprise dans le cadre paisible de Richmond Hill, qui abrite de grandes marques mondiales. Situé dans la banlieue nord, notre espace de travail The Business Exchange se trouve à seulement 30 minutes en voiture du centre de Toronto et de l'aéroport international.
L'exploration de processus, ou Automated Business Process Discovery (ABPD), est une technique qui applique des algorithmes aux journaux d'événements dans le but d'analyser les processus d'entreprise. Le Process Mining va au-delà du stockage et de l'analyse des données ; il fait le lien entre les données et les processus et permet de comprendre les tendances et les modèles qui affectent l'efficacité des processus.
Format du cours
Le cours commence par une vue d'ensemble des techniques les plus couramment utilisées pour l'exploration de processus. Nous discutons des différents algorithmes de découverte de processus et des outils utilisés pour découvrir et modéliser les processus basés sur des données brutes d'événements. Des études de cas réels sont examinées et des ensembles de données sont analysés en utilisant le framework open-source ProM.
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Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
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