課程簡介
方法的來源
- 人工智慧
- 機器學習
- Statistics
- 數據來源
數據預處理
- 數據匯入/匯出
- 數據探索和可視化
- 降維
- 處理缺失值
- R 包
數據挖掘主要任務
- 自動或半自動分析大量數據
- 提取以前未知的有趣模式
- 資料記錄群組(聚類分析)
- 異常記錄(異常檢測)
- 相依項目(關聯規則)
數據挖掘
- 異常檢測(異常值/變化/偏差檢測)
- 關聯規則學習(依賴關係建模)
- 聚類
- 分類
- 回歸
- 綜述
- 頻繁的模式挖掘
- 文本挖掘
- 決策樹
- 回歸
- Neural Networks
- 序列挖掘
- 頻繁的模式挖掘
數據疏通、數據釣魚、數據窺探
最低要求
良好的 R 知識。
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客戶評論 (1)
Very tailored to needs.
Yashan Wang
Course - Data Mining with R
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Cluster Analysis with R and SAS
14 時間:這種以講師為主導的澳門現場現場培訓針對的是希望在SAS中使用R進行程式設計以進行聚類分析的數據分析師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用聚類分析進行數據挖掘
- 群集解決方案的 Master R 語法。
- 實現分層和非分層聚類。
- 做出數據驅動的決策,説明改善業務運營。
From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
21 時間:聽眾
如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據(如Twitter,鏈接等等),那麼本課程適合您。
它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。
它不是針對人們配置解決方案,但這些人將從大局中受益。
交貨方式
在課程期間,代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。
講座後將進行簡短的講座,參加者將進行簡單的練習
使用的內容和軟件
每次運行課程時都會更新所有使用的軟件,因此我們會檢查最新版本。
它涵蓋了從獲取,格式化,處理和分析數據的過程,以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。
Data Mining with Python
14 時間:這種由講師指導的現場培訓(現場或遠程)針對希望使用Python實現數據挖掘的更高級數據分析技術的數據分析師和數據科學家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解數據挖掘的重要領域,包括關聯規則挖掘、文本情感分析、自動文本摘要和數據異常檢測。
- 比較並實施各種解決現實世界數據挖掘問題的策略。
- 理解並解釋結果。
課程格式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程自定義選項
- 如需為本課程安排自定義培訓,請聯繫我們進行安排。
Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
28 時間:在這個由 澳門 講師指導的現場培訓中,參與者將學習如何構建 Data Vault。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Data Vault 2.0 背後的架構和設計概念,以及它與 Big Data、NoSQL 和 AI 的交互。
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- 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫。
Data Visualization
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14 時間:這種以講師為主導的澳門現場培訓(現場或遠端)針對希望使用Excel進行數據挖掘的數據科學家。
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- 安裝並配置 Weka。
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14 時間:R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。
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在本培訓結束時,學員將能夠:
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KNIME Analytics Platform for BI
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- 將處理過的數據轉換為信息性線圖,條形圖,直方圖
- 導入和過濾來自不同數據源的數據,包括Excel ,CSV和SPSS文件
聽眾
- 初學者到R語言
- 初學者進行數據分析和數據可視化
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習