Türkiye Merkezli Data Mining Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek için Weka'i kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Weka'i kurmak ve yapılandırmak.
• Weka ortamını ve iş tezgahını anlamak.
• Weka kullanarak veri madenciliği görevlerini gerçekleştirmek.

Bu eğitmen öncülük eden canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), veri analisti olan veya SPSS Modeler kullanarak veri madenciliği faaliyetleri gerçekleştirmek isteyen herkese yöneliktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Veri madenciliğinin temellerini anlamayı öğrenmek.
• Modeler ile veriyi içe aktarma ve kalite değerlendirmeyi öğrenmek.
• Veri modellerini etkili bir şekilde geliştirme, dağıtımını yapma ve değerlendirmeyi öğrenmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri madenciliği için Excel'i kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

• Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
• Veri madenciliği ve analizi yapmak için Excel ile verileri keşfedebilecekler.
• Veri madenciliği için Microsoft algoritmalarını kullanabilecekler.
• Excel veri madenciliğindeki kavramları anlayabilecekler.

Kursun amacı, katılımcılara SQL dilini Oracle veritabanında veri çıkarma için orta düzeyde nasıl çalışacaklarını tam olarak öğrenmelerine yardımcı olmaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), küme analizi için SAS içinde R ile programlama yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri madenciliği için küme analizi kullanmak
• Kümeleme çözümleri için R sözdiziminde ustalaşmak.
• Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme uygulamak.
• Make iş operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olmak için veri odaklı kararlar almak.

Hedef Kitle

Elinizdeki verilere anlam vermeye çalışıyorsanız veya internette (Twitter, LinkedIn vb.) bulunan yapılandırılmamış verileri analiz etmek istiyorsanız, bu kurs tam size göre.

Esas olarak karar vericiler ve hangi verilerin toplanmaya ve analiz edilmeye değer olduğuna karar vermesi gereken kişiler hedeflenmektedir.

Çözümü yapılandıran kişiler hedeflenmese de, bu kişiler de genel bakış açısından faydalanacaktır.

Sunum Şekli

Kurs boyunca katılımcılara ağırlıklı olarak açık kaynak teknolojilerinin çalışan örnekleri sunulacaktır.

Kısa derslerin ardından katılımcılar tarafından sunumlar ve basit egzersizler yapılacaktır.

İçerik ve Kullanılan Yazılımlar

Kullanılan tüm yazılımlar, her kurs çalıştırmasında güncellenir, böylece mümkün olan en yeni sürümler kontrol edilir.

Veri elde etme, biçimlendirme, işleme ve analiz sürecinden, makine öğrenimi ile karar alma sürecini nasıl otomatikleştirileceğine kadar her şey kapsanır.

Amaç:

Katılımcılar, büyük veri kümelerini analiz edebilecek, kalıpları çıkarabilecek, sonuçları etkileyen doğru değişkenleri seçebilecek ve böylece öngörülü sonuçlar içeren yeni bir model tahmin edebilecekler.

Kurs, ücretsiz açık kaynaklı veri madenciliği yazılımları ve uygulamaları da dahil olmak üzere herhangi bir araçla sağlanabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), veri analisti ve veri bilimciler için Python kullanarak gelişmiş veri analitiği tekniklerini uygulamak isteyenlere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kural eşleme madenciliği, metin duygusal analizi, otomatik metin özetlemesi ve veri anomali tespiti dahil olmak üzere veri madenciliğinin önemli alanlarını anlamak.
• Gerçek dünya veri madencilik problemelerini çözmek için çeşitli stratejileri karşılaştırmak ve uygulamak.
• Sonuçları anlamak ve yorumlamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar Data Vault oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Data Vault 2.0'ın mimarisini ve tasarım kavramlarını, Big Data, NoSQL ve Yapay Zeka ile etkileşimini anlayabileceklerdir.
• Veri ambarında geçmiş verilere denetim, izleme ve inceleme olanağı sağlamak için veri kasası tekniklerini kullanabileceklerdir.
• Tutarlı ve tekrarlanabilir bir ETL (Veri Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) süreci geliştirebileceklerdir.
• Yüksek ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir veri ambarları oluşturup dağıtabileceklerdir.

Bu kurs, veri madenciliği ve bilgi keşfi alanında çalışan mühendisler ve karar vericiler için tasarlanmıştır.

Karar vericilerin ilgisini çekecek ve gizli bilgileri anlamalarına yardımcı olacak etkili grafikler oluşturma ve verilerinizi sunma ve temsil etme yöntemlerini öğreneceksiniz.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ve ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımlarının yetersiz kaldığı kadar hacimli ve karmaşık veri kümeleridir. Büyük veri zorlukları arasında veri yakalama, veri depolama, veri analizi, arama, paylaşım, aktarım, görselleştirme, sorgulama, güncelleme ve bilgi gizliliği yer alır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel)'da, R'ın temellerini ve veri ile nasıl çalışılacağını mastere edecek düzeyde olan yeni başlayan profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• R programlama ortamını ve RStudio arayüzünü anlayacaklar.
• R komutları ve paketleri kullanarak veri kümelerini içe aktaracak, manipüle edecek ve keşfedecekler.
• Temel istatistiksel analizleri ve veri özetlemelerini gerçekleştirebilecekler.
• Base R ve ggplot2 kullanarak görselleştirmeler oluşturacaklar.
• Çalışma alanlarını, betiklerini ve paketleri etkili bir şekilde yönetebilecekler.

KNIMEAnalytics Platform, veri odaklı yenilikçiliğin önde gelen açık kaynaklı seçeneğidir ve verilerinizdeki potansiyeli keşfetmenize, yeni bilgiler edinmenize veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce kullanıma hazır örnek, kapsamlı bir entegre araç yelpazesi ve mevcut en geniş gelişmiş algoritmalar seçeneğiyle KNIME Analytics Platform, her veri bilimcisi ve iş analisti için mükemmel bir araç kutusudur.

Bu KNIME Analytics Platform kursu, yeni başlayanlar, ileri düzey kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME ile tanışmak, onu daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek ve KNIME iş akışlarına dayalı net, kapsamlı raporlar oluşturmak için ideal bir fırsattır.

“KNIME Analitik Platformu” eğitimi, bu ücretsiz veri analiz platformasının kapsamlı bir genel bakışını sunar. Program, veri işleme ve analizine giriş, KNIME'nın kurulumu ve yapılandırılması, iş akışı oluşturma, iş modeli oluşturma metodolojisi ve veri modelleme konularını içerir. Kurs ayrıca gelişmiş veri analizi araçları, iş akışı içe ve dışa aktarımı, araç entegrasyonu, ETL süreçleri, veri keşfi, görselleştirme, uzantılar ve R, Java, Python, Gephi, Neo4j gibi araçlarla entegrasyonu ele alır. Eğitim, raporlama, BIRB ile entegrasyon ve KNIME WebPortal’ın tartışılmasıyla sona erer.

R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafikler için açık kaynaklı ve ücretsiz bir programlama dilidir. R, şirketlerde ve akademide giderek artan sayıda yönetici ve veri analisti tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca, bilgisayar programlama becerisi olmayan istatistikçiler, mühendisler ve bilim insanları arasında da kullanımı kolay olduğu için takipçiler edinmiştir. Popülaritesinin nedeni, reklam fiyatlarını belirleme, yeni ilaçları daha hızlı bulma veya finansal modelleri iyileştirme gibi çeşitli amaçlarla veri madenciliğinin artan kullanımıdır. R'nin veri madenciliği için geniş bir paket yelpazesi bulunmaktadır.

Goal:

SPSS ile bağımsız bir seviyede çalışmayı öğrenmek

Hedef Kitle:

Analistler, araştırmacılar, bilim insanları, öğrenciler ve SPSS paketini kullanma becerisi kazanmak ve popüler veri madenciliği tekniklerini öğrenmek isteyen herkes.

Süreç madenciliği veya Automated Business Process Discovery (ABPD), iş süreçlerini analiz etmek amacıyla olay günlüklerine algoritmalar uygulayan bir tekniktir. Süreç madenciliği, veri depolama ve veri analizinin ötesine geçer; verileri süreçlerle ilişkilendirir ve süreç verimliliğini etkileyen eğilimler ve kalıplar hakkında bilgiler sağlar.

Kurs Formatı

• Kurs, en sık kullanılan süreç madenciliği tekniklerine genel bir bakışla başlar. Ham olay verilerine dayanarak süreçleri keşfetmek ve modellemek için kullanılan çeşitli süreç keşif algoritmaları ve araçları tartışılır. Gerçek hayattaki vaka çalışmaları incelenir ve veri kümeleri ProM açık kaynak çerçevesi kullanılarak analiz edilir.