Cursos de Mineração de Dados com R

A descoberta de conhecimentos em bases de dados (KDD) é o processo de descoberta de conhecimentos úteis de uma coleção de dados. Aplicações de vida real para esta técnica de mineração de dados incluem marketing, detecção de fraude, telecomunicações e fabricação.

Neste curso guiado por instrutores, apresentamos os processos envolvidos no KDD e realizamos uma série de exercícios para praticar a implementação desses processos.

Auditoria

• Analistas de dados ou qualquer pessoa interessada em aprender como interpretar dados para resolver problemas

O formato do curso

• Após uma discussão teórica do KDD, o instrutor apresentará casos de vida real que exigem a aplicação do KDD para resolver um problema. Os participantes prepararão, selecionarão e limparão conjuntos de dados de amostra e usarão seus conhecimentos prévios sobre os dados para propor soluções com base nos resultados das suas observações.

O Tidyverse é uma coleção de pacotes R versáteis para limpeza, processamento, modelagem e visualização de dados. Alguns dos pacotes incluídos são: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

Neste treinamento ao vivo, Tidyverse por instrutor, os participantes aprenderão como manipular e visualizar dados usando as ferramentas incluídas no Tidyverse .

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realize análise de dados e crie visualizações atraentes
• Tire conclusões úteis de vários conjuntos de dados de dados de amostra
• Filtrar, classificar e resumir dados para responder a perguntas exploratórias
• Transforme dados processados em gráficos informativos de linhas, gráficos de barras, histogramas
• Importe e filtre dados de diversas fontes de dados, incluindo arquivos Excel , CSV e SPSS

Público

• Iniciantes na língua R
• Iniciantes na análise e visualização de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

 

Objetivo: Aprender a trabalhar com o SPSS no nível de independência

Público: Analistas, pesquisadores, cientistas, estudantes e todos aqueles que desejam adquirir a capacidade de usar o pacote SPSS e aprender técnicas populares de mineração de dados.

O curso pode ser fornecido com quaisquer ferramentas, incluindo software e aplicativos de mineração de dados de código aberto gratuitos

Público

Se você tentar entender os dados aos quais tem acesso ou quiser analisar dados não estruturados disponíveis na rede (como o Twitter, Linked in, etc ...), este curso é para você.

É principalmente destinado a tomadores de decisão e pessoas que precisam escolher quais dados valem a pena coletar e o que vale a pena analisar.

Não se destina a pessoas que configuram a solução, essas pessoas irão se beneficiar do quadro geral.

Modo de entrega

Durante o curso, os delegados serão apresentados a exemplos de trabalho, principalmente de tecnologias de código aberto.

Aulas curtas serão seguidas de apresentação e exercícios simples pelos participantes

Conteúdo e Software utilizados

Todo o software utilizado é atualizado cada vez que o curso é executado, por isso, verificamos as versões mais recentes possíveis.

Abrange o processo de obter, formatar, processar e analisar os dados, para explicar como automatizar o processo de tomada de decisão com o aprendizado de máquina.

O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram o domínio de como trabalhar com a linguagem SQL no banco de dados Oracle para extração de dados em nível intermediário.

Objetivo: Os delegados podem analisar conjuntos de dados grandes, extrair padrões, escolher a variável correta que afeta os resultados, para que um novo modelo seja previsto com resultados preditivos .

R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar. Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

R  é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. A pesquisa é usada por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R tem uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

Este curso destina-se a engenheiros e tomadores de decisão que trabalham em mineração de dados e descoberta de conhecimento.

Você aprenderá a criar enredos e formas eficazes de apresentar e representar seus dados de uma maneira que atrairá os tomadores de decisão e os ajudará a entender as informações ocultas.

Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.

a mineração de processo

, ou a descoberta automatizada de processos de negócios (ABPD), é uma técnica que aplica algoritmos a logs de eventos com a finalidade de analisar processos de negócios. A mineração de processos vai além do armazenamento de dados e análise de dados; Ele faz a ponte de dados com processos e fornece insights sobre as tendências e padrões que afetam a eficiência do processo.  

formato do curso

• o curso começa com uma visão geral das técnicas mais comumente usadas para a mineração de processos. Discutimos os vários algoritmos de descoberta de processo e ferramentas usadas para descobrir e modelar processos com base em dados de eventos brutos. Os estudos de caso da real-vida são examinados e os conjuntos de dados são analisados usando a estrutura do aberto-fonte do baile de finalistas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão como construir um Data Vault.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender a arquitetura e os conceitos de design por trás do Data Vault 2.0 e sua interação com Big Data, NoSQL e IA.
• Utilizar técnicas de data vaulting para permitir a auditoria, rastreamento e inspeção de dados históricos em um data warehouse.
• Desenvolver um processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) consistente e repetível.
• Construir e implantar armazéns altamente escaláveis e repetíveis.

O MonetDB é um banco de dados de código aberto que foi pioneiro na abordagem de tecnologia columnstore Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o MonetDB e como extrair o máximo valor dele No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda o MonetDB e seus recursos Instalar e começar a usar o MonetDB Explore e execute diferentes funções e tarefas no MonetDB Acelerar a entrega de seu projeto, maximizando os recursos do MonetDB Público Desenvolvedores Especialistas técnicos Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

O objetivo do curso é permitir que os participantes adquiram o domínio dos fundamentos de R e como trabalhar com dados.