SPSS Modeler Training Course

Κοινό

Αν προσπαθήσετε να κατανοήσετε τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση ή θέλετε να αναλύσετε μη δομημένα δεδομένα που είναι διαθέσιμα στο διαδίκτυο (όπως το Twitter, το Linked in, κ.λπ.), αυτό το μάθημα απευθύνεται σε εσάς.

Στόχος είναι κυρίως οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι άνθρωποι που πρέπει να επιλέξουν ποια δεδομένα αξίζει να συλλέξουν και τι αξίζει να αναλύσουμε.

Δεν στοχεύει στους ανθρώπους να διαμορφώσουν τη λύση, αλλά αυτοί θα επωφεληθούν από τη μεγάλη εικόνα.

Λειτουργία παράδοσης

Κατά τη διάρκεια του μαθήματος οι εκπρόσωποι θα παρουσιαστούν με παραδείγματα εργασίας για τις περισσότερες τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα.

Οι σύντομες διαλέξεις θα ακολουθούνται από παρουσίαση και απλές ασκήσεις από τους συμμετέχοντες

Το περιεχόμενο και το λογισμικό που χρησιμοποιήθηκαν

Όλο το λογισμικό που χρησιμοποιείται ενημερώνεται κάθε φορά που εκτελείται το μάθημα, έτσι ελέγχουμε τις πιο πρόσφατες εκδόσεις.

Καλύπτει τη διαδικασία από την απόκτηση, τη μορφοποίηση, την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων, για να εξηγήσει πώς αυτοματοποιείται η διαδικασία λήψης αποφάσεων με τη μηχανική μάθηση.

Σκοπός:

Οι εκπρόσωποι μπορούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων, να εξάγουν μοτίβα, να επιλέξουν τη σωστή μεταβλητή που επηρεάζει τα αποτελέσματα, έτσι ώστε να προβλέπεται ένα νέο μοντέλο με προγνωστικά αποτελέσματα.

Το μάθημα μπορεί να παρέχεται με οποιαδήποτε εργαλεία, συμπεριλαμβανομένων δωρεάν λογισμικού και εφαρμογών εξόρυξης δεδομένων ανοιχτού κώδικα

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξάσκηση (διαπολιτείου ή σε προσωπικό χώρο) είναι στοχεύουσα προς αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να εφαρμόσουν πιο προχωρημένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων για τη φτίαξη δεδομένων χρησιμοποιώντας Python.

Στο τέλος αυτής της εξάσκησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• κατανοήσουν σημαντικά πεδία της φτίαξης δεδομένων, περιλαμβανομένης της εξόδου κανόνων συνδεσιμότητας, της ανάλυσης θετικής πίεσης κειμένου, της αυτοματικής σύνοψης κειμένου και της ανίχνευσης άτυπων δεδομένων.
• συγκρίνουν και εφαρμόζουν διάφορες στρατηγικές για τη λύση πρακτικών προβλημάτων φτίαξης δεδομένων.
• κατανοήσουν και ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα. 

Σχήμα της Μαθήσιμης

• δυναμικό διάλογο και συζήτηση.
• πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• πρακτική εφαρμογή σε μια περίβλεψη ζωντάνου laboro.

Πιθανές προσαρμογές της εκπαιδευτικής

• Για να αίτησε κατάλληλη εξάσκηση για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτές στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν ένα Data Vault.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις έννοιες της αρχιτεκτονικής και του σχεδιασμού πίσω από το Data Vault 2.0 και την αλληλεπίδρασή του με τα Big Data, NoSQL και AI.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές αποθήκευσης δεδομένων για να ενεργοποιήσετε τον έλεγχο, την ανίχνευση και την επιθεώρηση ιστορικών δεδομένων σε μια αποθήκη δεδομένων.
• Αναπτύξτε μια συνεπή και επαναλαμβανόμενη διαδικασία ETL (Extract, Transform, Load).
• Κατασκευάστε και αναπτύξτε αποθήκες υψηλής κλιμάκωσης και επαναλήψεως.

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς και υπεύθυνους λήψης αποφάσεων που εργάζονται στην εξόρυξη δεδομένων και την ανακάλυψη γνώσεων.

Θα μάθετε πώς μπορείτε να δημιουργήσετε αποτελεσματικά οικόπεδα και τρόπους για να παρουσιάσετε και να εκπροσωπήσετε τα δεδομένα σας με τρόπο που θα προσελκύσει τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων και θα τους βοηθήσει να καταλάβουν τις κρυφές πληροφορίες.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες και ακαδημαϊκό κόσμο. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ζωντανό μέρος (μέσω διαδίκτου ή στο χώρο της εταιρείας) στο Ελλάδα, προσβλέπει σε εισαγωγικά επιπέδου επαγγελματίες που θέλουν να αστυγείτονες τις βασικές εφαρμογές της R και πώς να δουλεύουν με δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίξεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Κατανοήσουν το περιβάλλον προγραμματισμού R και τη διεπαφή RStudio.
• Εισάγουν, επεξεργάζονται και διερευνούν σημειώσεις δεδομένων χρησιμοποιώντας πρότυπα R και πακέτα.
• Εκτελούν βασική στατιστική ανάλυση και εγγραφή δεδομένων.
• Παράγουν προβολές χρησιμοποιώντας κόμβο R και ggplot2.
• Διαχειρίζονται εργασιακούς χώρους, σκέλη και πακέτα αποτελεσματικά.

KNIME πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή ανοιχτού κώδικα για την καινοτομία που βασίζεται σε δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε τις δυνατότητες που είναι κρυμμένες στα δεδομένα σας, τα ορυχεία για νέες ιδέες ή να προβλέψετε νέα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσης. Με περισσότερα από 1000 ενότητες, εκατοντάδες έτοιμα για εκτέλεση παραδείγματα, πλήρες εύρος ολοκληρωμένων εργαλείων και την ευρεία επιλογή προηγμένων αλγορίθμων, η πλατφόρμα KNIME Analytics είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για την πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και KNIME εμπειρογνώμονες που θα παρουσιαστούν στο KNIME , για να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργήσουν σαφείς και ολοκληρωμένες αναφορές με βάση τις KNIME εργασίας του KNIME

Το στόχος της εκπαιδευτικής μάθησης είναι να επιτρέψει στους συμμετέχοντες να αποκτήσουν εξουσία στον τρόπο λειτουργίας με τη γλώσσα SQL σε βάση δεδομένων Oracle για ανάκτηση δεδομένων επιπέδου μέσω του.

Η εξόρυξη διεργασιών, ή Automated Business Process Discovery (ABPD), είναι μια τεχνική που εφαρμόζει αλγόριθμους σε αρχεία καταγραφής συμβάντων με σκοπό την ανάλυση επιχειρηματικών διαδικασιών. Η εξόρυξη διεργασιών υπερβαίνει την αποθήκευση δεδομένων και την ανάλυση δεδομένων. γεφυρώνει τα δεδομένα με τις διαδικασίες και παρέχει πληροφορίες για τις τάσεις και τα πρότυπα που επηρεάζουν την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας.

Μορφή του μαθήματος

• Το μάθημα ξεκινά με μια επισκόπηση των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων τεχνικών για την εξόρυξη διεργασιών. Συζητάμε τους διάφορους αλγόριθμους και εργαλεία ανακάλυψης διεργασιών που χρησιμοποιούνται για την ανακάλυψη και τη μοντελοποίηση διαδικασιών που βασίζονται σε ακατέργαστα δεδομένα συμβάντων. Εξετάζονται πραγματικές περιπτωσιολογικές μελέτες και αναλύονται σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας το πλαίσιο ανοιχτού κώδικα ProM.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Η R βρήκε επίσης οπαδούς μεταξύ των στατιστικολόγων, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού στον υπολογιστή, οι οποίοι βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους στόχους, όπως η ρύθμιση των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη εύρεση νέων φαρμάκων ή η τελειοποίηση οικονομικών μοντέλων. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Goal:

Μαθαίνω να δουλεύω με το SPSS σε επίπεδο ανεξαρτησίας

Οι αποδέκτες:

Αναλυτές, ερευνητές, επιστήμονες, φοιτητές και όλοι όσοι θέλουν να αποκτήσουν τη δυνατότητα να χρησιμοποιούν το πακέτο SPSS και να μάθουν δημοφιλείς τεχνικές εξόρυξης δεδομένων.