Les formations Data Mining

Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) est un logiciel de visualisation de mining de données à source ouverte. Il fournit une collection d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la préparation des données, la classification, le cluster et d'autres activités de minage de données. Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données et des scientifiques de données qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches de minage de données. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer Weka Comprendre Weka l’environnement et le système de travail. Exécuter des tâches de minage de données en utilisant Weka.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

IBM SPSS Modeler est un logiciel utilisé pour la mining de données et l'analyse de texte. Il fournit un ensemble d'outils de minage de données qui peuvent construire des modèles prédictifs et effectuer des tâches d'analyse de données. Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données ou à toute personne qui souhaite utiliser SPSS Modeler pour effectuer des activités de minage de données. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Comprendre les principes fondamentaux de la mining de données. Apprenez comment importer et évaluer la qualité des données avec le Modèleur. Développer, déployer et évaluer efficacement les modèles de données.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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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.

L'exploration de données est le processus d'identification des modèles dans les mégadonnées avec des méthodes de science des données telles que l'apprentissage automatique. En utilisant Excel comme suite analytique de données, les utilisateurs peuvent effectuer une exploration et une analyse des données. Cette formation en direct dirigée par un instructeur (sur site ou à distance) s'adresse aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Excel pour l'exploration de données. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Explorez les données avec Excel pour effectuer une exploration et une analyse des données.
• Utilisez des algorithmes Microsoft pour l'exploration de données.
• Comprendre les concepts de l'exploration de données Excel .

Format du cours

• Conférence et discussion interactives.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation des cours

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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.

Go al: Apprendre à travailler avec SPSS au niveau de l'indépendance Les destinataires: Les analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et tous ceux qui souhaitent acquérir la capacité d'utiliser le progiciel SPSS et apprendre les techniques d'extraction de données populaires

Le cours peut être fourni avec tous les outils, y compris des logiciels gratuits d'exploration de données open source et des applications

Public Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous. Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées. Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble. Mode de livraison Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués. De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants. Contenu et logiciel utilisés Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles. Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Objectif: Les délégués seront en mesure d'analyser les grands ensembles de données, d'en extraire les modèles, de choisir la bonne variable ayant une incidence sur les résultats, de sorte qu'un nouveau modèle soit prévu avec des résultats prédictifs .

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  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux décideurs travaillant dans l’exploration de données et l’exploration de connaissances. Vous apprendrez à créer des parcelles de terrain efficaces et à présenter et à représenter vos données de manière à attirer les décideurs et à les aider à comprendre les informations cachées.

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

La modélisation du coffre-fort de données est une technique de modélisation de base de données qui fournit un stockage historique à long terme des données provenant de plusieurs sources Un coffre de données stocke une seule version des faits, ou "toutes les données, tout le temps" Sa conception flexible, évolutive, cohérente et adaptable englobe les meilleurs aspects de la 3ème forme normale (3NF) et du schéma en étoile Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer un coffre-fort de données À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts d'architecture et de conception derrière Data Vault 20, et son interaction avec Big Data, NoSQL et AI Utiliser des techniques de stockage de données pour activer l'audit, le suivi et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles Public Modélisateurs de données Spécialiste de l'entreposage de données Spécialistes de la Business Intelligence Les ingénieurs de données Administrateurs de base de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

MonetDB est une base de données open-source qui a été le premier à utiliser la technologie de magasin de colonnes. Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser MonetDB et à en tirer le meilleur parti. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre MonetDB et ses fonctionnalités
• Installer et démarrer avec MonetDB
• Explorer et effectuer différentes fonctions et tâches dans MonetDB
• Accélérer la livraison de leur projet en maximisant les capacités de MonetDB

Public

• Développeurs
• Experts techniques

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise des bases de R et de travailler avec des données.

KNIME Analytics Platform est l'une des principales options open source pour l'innovation pilotée par les données. Elle vous permet de découvrir le potentiel caché dans vos données, d'explorer de nouvelles informations ou de prévoir de nouveaux futurs. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le plus vaste choix d'algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte à outils idéale pour tout informaticien ou analyste métier. Cette formation pour KNIME Analytics Platform est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs expérimentés et les experts KNIME de se familiariser avec KNIME , d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et à créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows de KNIME

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données et aux scientifiques qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'analyse de données plus avancées pour l'exploration de données à l'aide de Python . À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprenez les domaines importants de l'exploration de données, y compris l'exploration de règles d'association, l'analyse de sentiment de texte, la synthèse automatique de texte et la détection d'anomalies de données.
• Comparez et implémentez diverses stratégies pour résoudre des problèmes d’exploration de données dans le monde réel.
• Comprendre et interpréter les résultats.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

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KNIME c'est le nom de Constanz Information Miner, c'est-à-dire une plate-forme conçue pour l'intégration, l'analyse interactive et la communication de données, disponible sur la base du logiciel libre et ouvert. KNIME permet l'intégration de nombreux composants róóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóóó data mining) grâce au concept modulaire de traitement des données fluviales. Interface utilisateur graphique et l'utilisation JDBC  permet de monter facilement et rapidement les nœudsów (anglais. nodes) pour combiner les sources de données rógénéralesóparties en tenant compte du processus de traitement préalable - ETL  et la modélisation, l'analyse et la visualisation des données sans l'utilisation de la programmation (ou au minimum). KNIME Dans une certaine mesure, comme un outil d'analyse avancé, on peut considérer comme une alternative SAS. Depuis 2006, KNIME est utilisé dans la recherche pharmaceutique, ainsi que dans d'autres domaines tels que l'analyse des données client (CRM), l'intelligence d'affaires (BI) et l'analyse des données financières.

R est un langage de programmation et un environnement logiciel pour la comptabilité statistique. SAS est une plate-forme de logiciels statistiques pour l'analyse prédictive, la gestion des données, l'analyse avancée et plus encore. Avec R in SAS, les utilisateurs peuvent trouver des groupes de données naturels pour l'analyse de clusters qui sont essentiels à l'exploitation de données. Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent programmer avec R in SAS pour l'analyse de cluster. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploitation de données Master R syntaxe pour les solutions de cluster. La mise en œuvre des clusters hiérarchiques et non hiérarchiques. Faites des décisions basées sur les données pour aider à améliorer les opérations d'affaires.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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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.