Formation Knowledge Discovery in Databases (KDD) en Lévis
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 Lévis ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Lévis. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Levis - Rue de Courchevel
1190B Rue de Courchevel, Lévis, Canada, G6W 0M6
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons d...
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons de transport pratiques à proximité pour un accès facile à travers le Québec et au-delà.
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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