Cursos de Data Mining en Chile

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Weka.
• Comprender el entorno Weka y el entorno de trabajo.
• Realice tareas de minería de datos mediante Weka.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos o a cualquier persona que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la minería de datos.
• Aprenda a importar y evaluar la calidad de los datos con el Modelador.
• Desarrolle, implemente y evalúe modelos de datos de manera eficiente.

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 en vivo dirigido por un instructor, 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 Chile (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.

El objetivo del curso es permitir que los participantes adquieran un dominio de cómo trabajar con el lenguaje SQL en la base de datos Oracle para la extracción de datos a un nivel intermedio.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (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 si desea analizar los datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, LinkedIn, etc.), este curso es para usted. Está dirigido principalmente a tomadores de decisiones y personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar. Sin embargo, no está dirigido a personas que configuran la solución, pero esas personas se beneficiarán del panorama general. Modo de entrega Durante el curso, los delegados se presentarán con ejemplos prácticos de tecnologías de código abierto en su mayoría. Las conferencias cortas serán seguidas por una presentación y ejercicios simples por los participantes. Contenido y software utilizado Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que verificamos las versiones más recientes posibles. Cubre el proceso desde obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con aprendizaje automático.

Objetivo: Los delegados podrán analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que afecte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos .

El curso se puede proporcionar con cualquier herramienta, incluido software y aplicaciones de minería de datos de fuente abierta y gratuita

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.

Opciones de personalización de 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 Chile, los participantes aprenderán a construir un Data Vault.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y la 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) consistente y repetible.
• Construya e implemente almacenes altamente escalables y repetibles.

Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en minería de datos y descubrimiento de conocimientos. Aprenderá cómo crear diagramas efectivos y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a comprender la información oculta.

R es un lenguaje de programación gratuito 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 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 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

El curso de formación "Analytics Platform KNIME" 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 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 presentación de informes, la integración con BIRT y KNIME WebPortal.

MATLAB es un entorno de computación numérica y lenguaje de programación desarrollado por MathWorks.

MonetDB es una base de datos de código abierto que fue pionera en el enfoque de la tecnología columntore En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán cómo usar MonetDB y cómo sacar el máximo provecho de él Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender MonetDB y sus características Instalar y comenzar con MonetDB Explora y realiza diferentes funciones y tareas en MonetDB Acelere la entrega de su proyecto maximizando las capacidades de MonetDB Audiencia Desarrolladores Expertos técnicos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

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 también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

Goal:Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independenciaLos destinatarios:Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas populares de minería de datos.

La minería de procesos, o Automated Business Process Discovery (ABPD), es una técnica que aplica algoritmos a los registros de eventos con el fin de analizar los procesos de negocio. La minería de procesos va más allá del almacenamiento y análisis de datos; Une los datos con los procesos y proporciona información sobre las tendencias y patrones que afectan a la eficiencia de los procesos. Formato del curso

• El curso comienza con una visión general de las técnicas más utilizadas para la minería de procesos. Analizamos los diversos algoritmos y herramientas de descubrimiento de procesos utilizados para descubrir y modelar procesos basados en datos de eventos sin procesar. Se examinan estudios de casos de la vida real y se analizan conjuntos de datos utilizando el marco de código abierto ProM.