Навучальныя курсы Data Mining

The Communist Theory of Law (1955) Электронная версія кнігі Гэта дае збор алгоритмаў машынабудавання для падрыхтоўкі дадзеных, класіфікацыі, класіфікацыі і іншых дадзеных мінеральных практыкаванняў. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) накіраваны на аналітыкаў дадзеных і дадзеных навукоўцаў, якія хочуць выкарыстоўваць Weka для вывучэння задачы мінавання дадзеных. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Здаровая касметыка вы можаце зрабіць самі Узнікае пытанне: ці можа вера на самой справе змяніць свет? Выконвайце задачы мінеральных дадзеных з дапамогай Weka.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

IBM SPSS Modeler — гэта праграмнае забеспячэнне, якое выкарыстоўваецца для металургіі дадзеных і тэкставай аналітыкі. Гэта прапануе набор інструментаў для выкарыстання дадзеных, якія могуць стварыць прагнозныя мадэлі і выконваць задачы аналітыкі дадзеных. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) звязаны з аналітыкамі дадзеных або людзьмі, якія хочуць выкарыстоўваць SPSS Modeler для правядзення дадзеных мінеральных практыкаванняў. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Узнагароджанне фундаментальных элементаў дадзеных. Продаж або маркетынг гэта ўменне, як зрабіць свае тавары і паслугі на рынку. Дадатковыя функцыі ўключаюць у сябе джакузі для поўнай рэлаксацыі і камінам, каб трымаць вас у цяпле.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

Knowledge discovery in databases (KDD) is the process of discovering useful knowledge from a collection of data. Real-life applications for this data mining technique include marketing, fraud detection, telecommunication and manufacturing. In this instructor-led, live course, we introduce the processes involved in KDD and carry out a series of exercises to practice the implementation of those processes. Audience

• Data analysts or anyone interested in learning how to interpret data to solve problems

Format of the Course

• After a theoretical discussion of KDD, the instructor will present real-life cases which call for the application of KDD to solve a problem. Participants will prepare, select and cleanse sample data sets and use their prior knowledge about the data to propose solutions based on the results of their observations.

This instructor-led, live training in Беларусь (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Excel for data mining.

• By the end of this training, participants will be able to:
• Explore data with Excel to perform data mining and analysis.
• Use Microsoft algorithms for data mining.
• Understand concepts in Excel data mining.

The objective of the course is to enable participants to gain a mastery of how to work with the SQL language in Oracle database for data extraction at intermediate level.

Goal: Learning to work with SPSS at the level of independence The addressees: Analysts, researchers, scientists, students and all those who want to acquire the ability to use SPSS package and learn popular data mining techniques.

Course can be provided with any tools, including free open-source data mining software and applications

Audience If you try to make sense out of the data you have access to or want to analyse unstructured data available on the net (like Twitter, Linked in, etc...) this course is for you. It is mostly aimed at decision makers and people who need to choose what data is worth collecting and what is worth analyzing. It is not aimed at people configuring the solution, those people will benefit from the big picture though. Delivery Mode During the course delegates will be presented with working examples of mostly open source technologies. Short lectures will be followed by presentation and simple exercises by the participants Content and Software used All software used is updated each time the course is run, so we check the newest versions possible. It covers the process from obtaining, formatting, processing and analysing the data, to explain how to automate decision making process with machine learning.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.

Objective: Delegates be able to analyse big data sets, extract patterns, choose the right variable impacting the results so that a new model is forecasted with predictive results.

R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.

R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R  У Руднянскім бары размяшчалася база атрада «Дзімы», які вырас з разведвальна-дыверсійнай групы. R мае шырокую колькасць пакетаў для выкарыстання дадзеных.

This course is intended for engineers and decision makers working in data mining and knoweldge discovery. You will learn how to create effective plots and ways to present and represent your data in a way that will appeal to the decision makers and help them to understand hidden information.

Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating and information privacy.

MATLAB з'яўляецца нумарнай кампутарнай асяроддзі і праграмнай мовы, распрацаванай MathWorks.

In this instructor-led, live training in Беларусь, participants will learn how to build a Data Vault. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design concepts behind Data Vault 2.0, and its interaction with Big Data, NoSQL and AI.
• Use data vaulting techniques to enable auditing, tracing, and inspection of historical data in a data warehouse.
• Develop a consistent and repeatable ETL (Extract, Transform, Load) process.
• Build and deploy highly scalable and repeatable warehouses.

MonetDB is an open-source database that pioneered the column-store technology approach. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use MonetDB and how to get the most value out of it. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand MonetDB and its features
• Install and get started with MonetDB
• Explore and perform different functions and tasks in MonetDB
• Accelerate the delivery of their project by maximizing MonetDB capabilities

Audience

• Developers
• Technical experts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

The objective of the course is to enable participants to gain a mastery of the fundamentals of R and how to work with data.

KNIME Analytics Platform is a leading open source option for data-driven innovation, helping you discover the potential hidden in your data, mine for fresh insights, or predict new futures. With more than 1000 modules, hundreds of ready-to-run examples, a comprehensive range of integrated tools, and the widest choice of advanced algorithms available, KNIME Analytics Platform is the perfect toolbox for any data scientist and business analyst. This course for KNIME Analytics Platform is an ideal opportunity for beginners, advanced users and KNIME experts to be introduced to KNIME, to learn how to use it more effectively, and how to create clear, comprehensive reports based on KNIME workflows

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to implement more advanced data analytics techniques for data mining using Python. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand important areas of data mining, including association rule mining, text sentiment analysis, automatic text summarization, and data anomaly detection.
• Compare and implement various strategies for solving real-world data mining problems.
• Understand and interpret the results. 

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

«Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Тлумачэнні ЦД парадку збора рэкрутаў з 5 і 25 дымоў............................................................................. Data mining) з дапамогай модуляльнай канцэпцыі працавання дадзеных Графічны інтэрфейс карыстальніка і выкарыстанне JDBC  дае вам магчымасць лёгка і хутка наладзіць вузлыów (англ. «Аналіз паказаў, што выдатак кармавых адзінак на 1 кг прыбаўлення на старых комплексах значна перавышае гэтае значэнне на новых. Афарызм (гр. aphorismos - выказванне) - выслоўе, у якім у трапнай, лаканічнай форме выказана значная і арыгінальная думка. З 2006 года KNIME з'яўляецца выкарыстаны ў фармацэўтычных даследаваннях, а таксама ў іншых галінах, такіх як аналіз дадзеных кліентаў (CRM), Business Intelligence (BI) і аналіз фінансавых дадзеных.

R з'яўляецца мовай праграмавання і праграмнае забеспячэнне для дадатковай інфармацыі. SAS Статыстычная праграмная платформа для прагнозных аналізаў, кіравання дадзенымі, даступнай аналітыкі і многае іншае. У якасці прыкладу такіх сетак можна прывесці facebook і vkontakte, дзе любая фізічная асоба можа падаць рэкламную аб'яву. Гэта інструктар-праведзены, жывы трэнінг (онлайн або на сайце) накіраваны да аналітыкаў дадзеных, якія хочуць праграмаваць з R у SAS для аналізу кластэр. У канцы гэтага трэніру ўдзельнікі зможаць:

Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці Магістр R сінтакс для класіфікацыйных рашэнняў. Іерархічныя і неіерархічныя кластеры. Яго выкарыстоўваюць банкі для правядзення міжнародных валютных аперацый.

Формат курса

Інтэрактыўныя лекцыі і дискусіі. Многія практыкаванні і практыкаванні. Вынікі ў Live-Lab Environment.

Вынікі пошуку - Customization options

Калі вы хочаце падзяліцца сваёй думкай з майстрам, рабіце гэта максімальна ветліва.

Process mining, or Automated Business Process Discovery (ABPD), is a technique that applies algorithms to event logs for the purpose of analyzing business processes. Process mining goes beyond data storage and data analysis; it bridges data with processes and provides insights into the trends and patterns that affect process efficiency.  Format of the Course

• The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.