SPSS Modeler培訓

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。

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。

目的：

代表們能夠分析大數據集、提取模式、選擇影響結果的正確變數，以便使用預測結果預測新模型。

課程可以提供任何工具，包括免費的開源數據挖掘軟件和應用程序

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。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。

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。
• 使用數據保險庫技術對數據倉庫中的歷史數據進行審計、跟蹤和檢查。
• 開發一致且可重複的 ETL（提取、轉換、載入）流程。
• 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫。

本課程面向從事數據挖掘和知識發現工作的工程師和決策者。

您將學習如何創建有效的圖表以及以一種吸引決策者並幫助他們理解隱藏信息的方式呈現和表示您的數據的方法。

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。

• 在培訓結束時，參與者將能夠：
• 使用 Excel 瀏覽數據以執行資料挖掘和分析。
• 使用 Microsoft 演演算法進行數據挖掘。
• 瞭解 Excel 數據挖掘中的概念。

此講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Weka 執行數據挖掘任務的初級到 中級數據分析師和數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Weka。
• 瞭解 Weka 環境和工作臺。
• 使用 Weka 執行數據挖掘任務。

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。

大數據是如此龐大和復雜的數據集，傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據，數據存儲，數據分析，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私。

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助初學者掌握R語言的基礎知識以及如何處理數據。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 了解R編程環境和RStudio界面。
• 使用R命令和套件導入、處理和探索數據集。
• 執行基本的統計分析和數據摘要。
• 使用base R和ggplot2生成可視化圖表。
• 有效管理工作區、腳本和套件。

KNIME Analytics Platform是數據驅動創新的領先開源選項，可幫助您發現隱藏在數據中的潛力，挖掘新的見解或預測新的未來。 KNIME Analytics Platform擁有1000多個模塊，數百個可立即運行的示例，全面的集成工具以及最廣泛的高級算法選擇，是任何數據科學家和業務分析師的理想工具箱。

KNIME分析平台的這門課程是向KNIME介紹初學者，高級用戶和KNIME專家的理想機會，學習如何更有效地使用它，以及如何基於KNIME工作流程創建清晰，全面的報告

“分析平臺 KNIME”培訓課程全面概述了這個免費的數據分析平臺。該計劃包括數據處理和分析、安裝和配置 KNIME、工作流構建、創建業務模型和數據建模的方法的介紹。該課程還討論了高級數據分析工具、工作流導入和匯出、工具集成、ETL 流程、數據挖掘、可視化、擴展以及與 R、Java、Python、Gephi、Neo4j 等工具的集成。結論包括報告、與 BIRT 和 KNIME WebPortal 的集成概述。