Los cursos de capacitación de minería de datos locales y dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica los fundamentos de la minería de datos, sus fuentes de métodos, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas, las estadísticas y los sistemas de bases de datos, y su uso y Aplicaciones.
La capacitación en minería de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Chile o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Chile. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
Testimonios
★★★★★
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rango de material
Maciej Jonczyk
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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sistematizar el conocimiento en el campo de ML
Orange Polska
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Minería de Datos con R
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El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Minería de Datos y Aprendizaje Automático con R
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Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso: Minería de Datos con R
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Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Minería y Análisis de Datos
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El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso: Minería y Análisis de Datos
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La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso: Minería y Análisis de Datos
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Pensé que la información era interesante.
Allison May
Curso: Visualización de Datos
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Realmente aprecié que Jeff utilizara datos y ejemplos que fueran aplicables a los datos educativos. Lo hizo interesante e interactivo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Visualización de Datos
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Aprender sobre todos los tipos de gráficos y para qué se utilizan. Aprendiendo el valor del desorden. Aprendiendo sobre los métodos para mostrar datos de tiempo.
Susan Williams
Curso: Visualización de Datos
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Entrenador estaba entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Visualización de Datos
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Me gustó mucho el contenido / Instructor.
Craig Roberson
Curso: Visualización de Datos
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Soy un aprendiz práctico y esto fue algo que hizo mucho.
Lisa Comfort
Curso: Visualización de Datos
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Me gustaron los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Visualización de Datos
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En general, me beneficio de los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Visualización de Datos
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Disfruté los buenos ejemplos del mundo real, las revisiones de los informes existentes.
Ronald Parrish
Curso: Visualización de Datos
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Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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El ejemplo y el material de capacitación fueron suficientes y facilitaron la comprensión de lo que está haciendo.
Teboho Makenete
Curso: Ciencia de Datos para Big Data Analytics
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El estilo de entrenamiento de Richard lo mantuvo interesante, los ejemplos del mundo real utilizados ayudaron a llevar los conceptos a casa.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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El contenido, ya que me pareció muy interesante y creo que me ayudaría en mi último año en la Universidad.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
Curso: Bóveda de Datos: Creación de un Almacén de Datos Escalable
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Me gustó mucho el mejor.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Minería y Análisis de Datos
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El formador se concentró en los temas clave.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Minería y Análisis de Datos
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Experiencia y gran conocimiento del formador.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Minería y Análisis de Datos
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Me beneficié de la guía y compartiendo ejemplos de vida + respondiendo a todas las preguntas.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Minería y Análisis de Datos
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Realmente disfruté aprendiendo cosas nuevas e interesantes.
SIVECO Romania SA
Curso: Minería de Datos
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Me beneficié de los buenos ejemplos y la oportunidad de seguir adelante.
Environmental and Climate Change Canada
Curso: Fundación R
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Realmente disfruté de las manos pasadas ejercicios.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
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.
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.
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 la academia R también ha encontrado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación informática que les resulta fácil de usar Su popularidad se debe al uso creciente de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
Process mining o Automated Business Process Discovery (ABPD) es una técnica que aplica algoritmos a los registros de eventos con el fin de analizar procesos comerciales. La minería de procesos va más allá del almacenamiento de datos y el análisis de datos; enlaza los datos con los procesos y proporciona información sobre las tendencias y patrones que afectan la eficiencia del proceso.
Formato del curso
El curso comienza con una descripción general de las técnicas más comúnmente utilizadas para la minería de procesos. Discutimos los diversos algoritmos y herramientas de descubrimiento de procesos utilizados para descubrir y modelar procesos basados en datos de eventos brutos. Se examinan los casos de estudio de la vida real y se analizan los conjuntos de datos utilizando el marco de código abierto ProM.
Audiencia
Profesionales de ciencias de datos Cualquier persona interesada en comprender y aplicar el modelado de procesos y la minería de datos
Pentaho Data Integration es una herramienta de integración de datos de código abierto para definir trabajos y transformaciones de datos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar las poderosas capacidades de ETL de Pentaho Data Integration y su rica GUI para administrar todo un ciclo de vida de big data, maximizando el valor de los datos para la organización.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear, previsualizar y ejecutar transformaciones de datos básicas que contengan pasos y saltos - Configure y asegure el Repositorio de Pentaho Enterprise - Aproveche fuentes de datos dispares y genere una única versión unificada de la verdad en un formato listo para análisis. - Proporcionar resultados a aplicaciones de terceros para su posterior procesamiento
Audiencia
- Analista de datos - Desarrolladores de ETL
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) es un paquete de inteligencia empresarial que proporciona integración de datos, creación de informes, cuadros de mando y capacidades de carga.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo maximizar las características de Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) - Comprender los fundamentos de las herramientas Pentaho CE y sus características - Genere informes usando Pentaho CE - Integrar datos de terceros en Pentaho CE - Trabaja con big data y análisis en Pentaho CE
Audiencia
- Programadores - Desarrolladores de BI
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de cómo trabajar con el lenguaje SQL en la base de datos Oracle para la extracción de datos en un nivel intermedio.
MonetDB es una base de datos de código abierto que fue pionera en el enfoque de la tecnología columna-tienda.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar MonetDB y cómo sacar el máximo provecho de ella.
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, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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.
Los grandes datos 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 desafíos de los grandes 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 .
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 la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
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.
El modelado de bóvedas de datos es una técnica de modelado de bases de datos que proporciona almacenamiento histórico a largo plazo de datos que provienen de múltiples fuentes. Una bóveda de datos almacena una única versión de los hechos, o "todos los datos, todo el tiempo". Su diseño flexible, escalable, consistente y adaptable abarca los mejores aspectos de la tercera forma normal (3NF) y el esquema de estrella.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una Bóveda de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI. - Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos - Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar) - Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
Audiencia
- Modeladores de datos - Especialista en almacenamiento de datos - Especialistas en inteligencia empresarial - Ingenieros de datos - Administradores de bases
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
R es un lenguaje de programación de fuente abierta 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 la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
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.
Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independencia
Los destinatarios:
Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas de minería de datos populares.
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