Les cours de formation Data Mining locaux et instruits démontrent par la pratique des principes fondamentaux de Data Mining, ses sources de méthodes incluant l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les statistiques et les systèmes de bases de données, ainsi que son utilisation et ses applications La formation Data Mining est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
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Le formateur était très compétent et comprenait des domaines qui m'intéressaient.
Mohamed Salama
Formation: Data Mining & Machine Learning avec R
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Très adapté aux besoins.
Yashan Wang
Formation: Data Mining with R
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J'aime les exercices effectués.
Nour Assaf
Formation: Data Mining and Analysis
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L'exercice pratique et la capacité du formateur à expliquer des sujets complexes en termes simples.
youssef chamoun
Formation: Data Mining and Analysis
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Les informations fournies étaient intéressantes et la meilleure partie était vers la fin lorsque nous avons reçu des données de Durex et que nous avons travaillé sur des données que nous connaissons et effectuons des opérations pour obtenir des résultats.
Jessica Chaar
Formation: Data Mining and Analysis
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Je pensais que l'information était intéressante.
Allison May
Formation: Data Visualization
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J'ai vraiment apprécié que Jeff ait utilisé des données et des exemples applicables aux données sur l'éducation. Il l'a rendu intéressant et interactif.
Carol Wells Bazzichi
Formation: Data Visualization
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Connaître tous les types de graphiques et à quoi ils servent. Apprendre la valeur de l'encombrement. Apprendre les méthodes pour afficher les données temporelles.
Susan Williams
Formation: Data Visualization
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Le formateur était enthousiaste.
Diane Lucas
Formation: Data Visualization
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J'ai vraiment aimé le contenu / instructeur.
Craig Roberson
Formation: Data Visualization
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Je suis un apprenant actif et c'était quelque chose qu'il faisait beaucoup.
Lisa Comfort
Formation: Data Visualization
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J'ai aimé les exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
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J'ai généralement bénéficié des exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
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J'ai apprécié les bons exemples du monde réel, les critiques des rapports existants.
Ronald Parrish
Formation: Data Visualization
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L'exemple et le matériel de formation étaient suffisants et ont facilité la compréhension de ce que vous faites.
Teboho Makenete
Formation: Data Science for Big Data Analytics
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Le style de formation de Richard a gardé son intérêt, les exemples concrets utilisés ont aidé à conduire les concepts à la maison.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Le contenu, comme je l'ai trouvé très intéressant et pense que cela m'aiderait dans ma dernière année à l'université.
Krishan Mistry - NBrown Group
Formation: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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J'ai vraiment apprécié le tout le meilleur.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Formation: Data Mining and Analysis
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Le formateur s'est concentré sur les sujets clés.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Formation: Data Mining and Analysis
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Expertise et grande connaissance du formateur.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Formation: Data Mining and Analysis
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J'ai bénéficié de la guidance et le partage des exemples de vie + répondre à toutes les questions.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Formation: Data Mining and Analysis
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J'ai vraiment aimé apprendre des choses nouvelles et intéressantes.
SIVECO Romania SA
Formation: Data Mining
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J'ai profité des bons exemples et de la possibilité de suivre.
Environmental and Climate Change Canada
Formation: Foundation R
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J'ai vraiment apprécié les mains passées exercices.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Formation: Foundation R
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Le formateur était très préoccupé par la compréhension individuelle.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Formation: Foundation R
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Excel prêté présentation et cela me donne confiance pour construire sur les connaissances acquises.
Birmingham City University
Formation: Foundation R
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Connaissances de base et «provenance» du formateur.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Formation: Foundation R
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Ressources
Hafiz Rana - Birmingham City University
Formation: Foundation R
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Go od explications sur la façon dont nous faisons les choses
Birmingham City University
Formation: Foundation R
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Je me sens plus en confiance avec le codage maintenant. Je ne l'avais jamais fait auparavant, mais je comprends maintenant que ce n'est pas sorcier et que je peux le faire si nécessaire.
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.
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 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 a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.
Pentaho Data Integration est un outil d'intégration de données opensource permettant de définir des tâches et des transformations de données Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser les capacités ETL puissantes de Pentaho Data Integration et leur interface utilisateur graphique pour gérer un cycle de vie complet des données volumineuses, en maximisant la valeur des données pour l'organisation À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer, prévisualiser et exécuter des transformations de données de base contenant des étapes et des sauts Configurer et sécuriser le référentiel Pentaho Enterprise Exploitez des sources de données disparates et générez une version unique et unifiée de la vérité dans un format analyticsready Fournir des résultats aux applications tierces pour traitement ultérieur Public Analyste de données Développeurs ETL Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
Pentaho Open Source BI Suite Édition Communautaire (CE) est un progiciel d'aide à la décision qui fournit des fonctionnalités d'intégration de données, de création de rapports, de tableaux de bord et de chargement Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment optimiser les fonctionnalités de Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez Pentaho Open Source BI Suite Édition communautaire (CE) Comprendre les principes fondamentaux des outils Pentaho CE et leurs fonctionnalités Construire des rapports en utilisant Pentaho CE Intégrez des données tierces dans Pentaho CE Travaillez avec Big Data et analytique dans Pentaho CE Public Programmeurs BI Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise du travail avec le langage SQL dans la base de données Oracle pour l'extraction de données au niveau intermédiaire.
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
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.
Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
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
Knowledge Discovery dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte des connaissances utiles à partir d’une collection de données. Les applications de la vie réelle pour cette technique d’exploration de données comprennent le marketing, la détection des fraudes, les télécommunications et la fabrication.
dans ce cours en direct, dirigé par un instructeur, nous introduisons les processus impliqués dans KDD et réalisons 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
format du cours
- après une discussion théorique de KDD, l’instructeur présentera des cas de la vie réelle qui appellent à l’application de KDD pour résoudre un problème. Les participants préparent, sélectionnent et nettoient des ensembles de données d’échantillonnage et utilisent leurs connaissances préalables sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
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.
R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration 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.
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 .
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.
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
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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
L'exploration de processus, ou ABPD (Automated Business Process Discovery), est une technique qui applique des algorithmes aux journaux d'événements afin d'analyser les processus métier. L'exploration de processus va au-delà du stockage et de l'analyse des données; il relie les données aux processus et fournit un aperçu des tendances et des modèles qui affectent l'efficacité des processus.
Format du cours
- Le cours commence par un aperçu des techniques les plus couramment utilisées pour l'exploration de processus. Nous discutons des divers algorithmes et outils de découverte de processus utilisés pour découvrir et modéliser des processus basés sur des données d'événements brutes. Des études de cas réels sont examinées et des ensembles de données analysés à l'aide du cadre à source ouverte ProM.
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