Cursos de Minería de Datos

El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación.

En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos.

Audiencia

•      Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas

Formato del curso

•      Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para el análisis de conglomerados.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Uso del análisis de clústeres para la minería de datos
• Sintaxis maestra de R para soluciones de agrupación en clústeres.
• Implemente agrupaciones jerárquicas y no jerárquicas.
• Tome decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones comerciales.

Audiencia

Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.

Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.

Modo de entrega

Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes

Contenido y software utilizados

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.

Objetivo:

Los delegados serán capaces de analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que impacte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos.

este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que deseen implementar técnicas de análisis de datos más avanzadas para la minería de datos mediante python.

al final de esta formación, los participantes podrán:

• comprender áreas importantes de minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, análisis de sentimiento de texto, Resumen de texto automático y detección de anomalías de datos.
• compare e implemente diversas estrategias para resolver problemas de minería de datos en el mundo real.
• comprender e interpretar los resultados.  

Format del curso

Conferencia y discusión
• Interactive.
• muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de
• en un entorno de laboratorio en vivo.

Course

• para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán a construir un Data Vault.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura y los conceptos de diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL e IA.
• Utilice técnicas de almacenamiento de datos para permitir la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos.
• Desarrolle un proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) coherente y repetible.
• Construya e implemente almacenes altamente escalables y repetibles.

Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos.

Aprenderá a crear parcelas eficaces y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a entender la información oculta.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar Excel para la minería de datos.

• Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
• Explore datos con Excel para realizar minería y análisis de datos.
• Utilice Microsoft algoritmos para la minería de datos.
• Comprender los conceptos de la minería de datos de Excel.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Weka.
Comprender el entorno
• Weka y el entorno de trabajo.
• Realice tareas de minería de datos con Weka.

R  es un lenguaje de programación libre de código abierto para la computación estadística, análisis de datos y gráficos. La investigación se utiliza por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos de R y cómo trabajar con los datos.
 

KNIME Analytics Platform es una opción de código abierto líder para la innovación basada en datos, que le ayuda a descubrir el potencial oculto en sus datos, extraer nuevas ideas o predecir nuevos futuros. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutar, una amplia gama de herramientas integradas y la más amplia variedad de algoritmos avanzados disponibles, KNIME Analytics Platform es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista de negocios.

Este curso para KNIME Analytics Platform es una oportunidad ideal para que los principiantes, usuarios avanzados y expertos de KNIME se presenten a KNIME , aprendan cómo usarlo de manera más efectiva y cómo crear informes claros y completos basados en los flujos de trabajo de KNIME

La formación "KNIME Analytics Platform" ofrece una visión completa de esta plataforma gratuita de análisis de datos. El programa incluye una introducción al procesamiento y análisis de datos, instalación y configuración de KNIME, creación de flujos de trabajo, metodología para la creación de modelos de negocio y modelado de datos. El curso también analiza herramientas avanzadas de análisis de datos, importación y exportación de flujos de trabajo, integración de herramientas, procesos ETL, minería de datos, visualización, extensiones e integraciones con herramientas como R, Java, Python, Gephi, Neo4j. La conclusión incluye una visión general de la elaboración de informes, la integración con BIRT y KNIME WebPortal.