Cursos de Mineração de Dados com R

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados que desejam programar com R em SAS para análise de cluster.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Utilizar a análise de clusters para a extração de dados
• Mestrar a sintaxe do R para soluções de clustering.
• Implementar clustering hierárquico e não hierárquico.
• Tomar decisões baseadas em dados para ajudar a melhorar as operações comerciais.

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.

Objetivo:

Os delegados serão capazes de analisar grandes conjuntos de dados, extrair padrões, escolher a variável correta que tem impacto nos resultados, de modo a que um novo modelo seja previsto com resultados preditivos.

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

este instrutor liderada, treinamento ao vivo (no local ou remoto) destina-se a analistas de dados e cientistas de dados que desejam implementar técnicas de análise de dados mais avançadas para a mineração de dados usando Python.

no final deste treinamento, os participantes poderão:

• Compreender as áreas importantes da mineração de dados, incluindo mineração de regras de associação, análise de sentimento de texto, sumarização automática de texto e detecção de anomalias de dados.
• Comparar e implementar diversas estratégias para resolver problemas reais de mineração de dados.
• Compreender e interpretar os resultados. 

formato do curso

• Aulas e discussões interativas.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para combinar.

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

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos de arquitetura e design por trás do Data Vault 2.0 e sua interação com Big Data, NoSQL e AI.
• Use técnicas de abóbada de dados para permitir a auditoria, o rastreamento e a inspeção de dados históricos em um data warehouse.
• Desenvolver um processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) consistente e repetível.
• Criar e implementar armazéns altamente escaláveis e repetíveis.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar Excel para mineração de dados.

• No final desta formação, os participantes serão capazes de:
• Explorar dados com o Excel para realizar mineração e análise de dados.
• Utilizar Microsoft algoritmos para mineração de dados.
• Compreender conceitos em mineração de dados no Excel.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam usar Weka para executar tarefas de mineração de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar Weka.
• Compreender o ambiente e o workbench do Weka.
• Executar tarefas de mineração de dados usando Weka.

R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. O R é utilizado por um número crescente de gestores e analistas de dados em empresas e no meio académico. O R tem uma grande variedade de pacotes para extração de dados.

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.

Esta formação ao vivo, ministrada pelo instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam dominar os fundamentos do R e como trabalhar com dados.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender o ambiente de programação em R e a interface do RStudio.
• Importar, manipular e explorar conjuntos de dados usando comandos e pacotes do R.
• Realizar análise estatística básica e resumir dados.
• Criar visualizações utilizando tanto o R base quanto o ggplot2.
• Gerenciar espaços de trabalho, scripts e pacotes de forma eficaz.

A Plataforma KNIME Analytics é uma opção líder de código aberto para inovação orientada a dados, ajudando a descobrir o potencial oculto em seus dados, buscando novas informações ou prever novos futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para execução, uma ampla variedade de ferramentas integradas e a maior variedade de algoritmos avançados disponíveis, a KNIME Analytics Platform é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios.

Este curso para a Plataforma KNIME Analytics é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME serem apresentados ao KNIME , para aprender como usá-lo com mais eficiência e como criar relatórios claros e abrangentes com base nos KNIME trabalho do KNIME

O curso de formação "Analytics Platform KNIME" oferece uma visão global desta plataforma gratuita de análise de dados. O programa abrange uma introdução ao processamento e análise de dados, instalação e configuração KNIME, criação de fluxos de trabalho, metodologias de modelação empresarial e modelação de dados. O curso também aborda ferramentas avançadas de análise de dados, importação e exportação de fluxos de trabalho, integração de ferramentas, processos ETL, extração de dados, visualização, extensões e integrações com ferramentas como R, Java, Python, Gephi, Neo4j. A conclusão inclui uma discussão sobre a elaboração de relatórios, a integração com o BIRT e o KNIME WebPortal.

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