Formation Data Mining with R

Tidyverse est une collection de logiciels R polyvalents destinés au nettoyage, au traitement, à la modélisation et à la visualisation de données. Certains des packages inclus sont: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à manipuler et à visualiser des données à l'aide des outils inclus dans Tidyverse .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Effectuer une analyse des données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers ensembles de données d'échantillons de données
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre à des questions exploratoires
• Transformez les données traitées en tracés linéaires, en barres et en histogrammes informatifs
• Importer et filtrer des données provenant de diverses sources de données, notamment Excel fichiers Excel , CSV et SPSS

Public

• Débutants à la langue R
• Débutants en analyse et visualisation de données

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données qui souhaitent programmer avec R en SAS pour l'analyse de clusters.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploration de données
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Mettre en œuvre le clustering hiérarchique et non hiérarchique.
• Prendre des décisions basées sur les données afin d'améliorer les opérations de l'entreprise.

Public

Si vous essayez de comprendre les données auxquelles vous avez accès ou souhaitez analyser des données non structurées disponibles sur le réseau (comme Twitter, Linked in, etc.), ce cours est pour vous.

Il s’adresse principalement aux décideurs et aux personnes qui doivent choisir les données qui méritent d’être collectées et celles qui méritent d’être analysées.

Cela ne vise pas les personnes qui configurent la solution, ces personnes bénéficieront d'une vue d'ensemble.

Mode de livraison

Pendant le cours, des exemples concrets de technologies principalement open source seront présentés aux délégués.

De courtes conférences seront suivies de présentations et d'exercices simples des participants.

Contenu et logiciel utilisés

Tous les logiciels utilisés sont mis à jour à chaque exécution du cours, nous vérifions donc les dernières versions possibles.

Il couvre le processus d'obtention, de formatage, de traitement et d'analyse des données, afin d'expliquer comment automatiser le processus de prise de décision avec l'apprentissage automatique.

Objectif :

Les délégués seront en mesure d'analyser des ensembles de données volumineuses, d'extraire des modèles, de choisir la bonne variable ayant un impact sur les résultats afin qu'un nouveau modèle soit prévu avec des résultats prédictifs.

Le cours peut être fourni avec tous les outils, y compris des logiciels gratuits d'exploration de données open source et des applications

Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données et aux scientifiques qui souhaitent mettre en œuvre des techniques d'analyse de données plus avancées pour l'exploration de données à l'aide de Python .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprenez les domaines importants de l'exploration de données, y compris l'exploration de règles d'association, l'analyse de sentiment de texte, la synthèse automatique de texte et la détection d'anomalies de données.
• Comparez et implémentez diverses stratégies pour résoudre des problèmes d’exploration de données dans le monde réel.
• Comprendre et interpréter les résultats.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Au cours de cette formation en direct à France, les participants apprendront à construire un Data Vault.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les concepts de conception derrière Data Vault 2.0, et son interaction avec Big Data, NoSQL et l'IA.
• Utiliser les techniques de mise en voûte des données pour permettre l'audit, le traçage et l'inspection des données historiques dans un entrepôt de données.
• Développer un processus ETL (Extract, Transform, Load) cohérent et reproductible.
• Construire et déployer des entrepôts hautement évolutifs et reproductibles.

Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux décideurs travaillant dans l’exploration de données et l’exploration de connaissances.

Vous apprendrez à créer des parcelles de terrain efficaces et à présenter et à représenter vos données de manière à attirer les décideurs et à les aider à comprendre les informations cachées.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser Excel pour l'exploration de données.

• A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
• Explorer les données avec Excel pour effectuer des analyses de données.
• Explorer les données avec Excel pour effectuer l'exploration et l'analyse des données.
• Utiliser Microsoft algorithmes pour l'exploration de données.
• Comprendre les concepts de l'exploration de données dans Excel.

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données et aux data scientists de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser Weka pour effectuer des tâches d'exploration de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Weka.
• Comprendre l'environnement Weka et l'atelier.
• Effectuer des tâches d'exploration de données à l'aide de Weka.

R est un langage de programmation libre et gratuit pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données dans les entreprises et les universités. R dispose d'une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise des bases de R et de travailler avec des données.

KNIME Analytics Platform est l'une des principales options open source pour l'innovation pilotée par les données. Elle vous permet de découvrir le potentiel caché dans vos données, d'explorer de nouvelles informations ou de prévoir de nouveaux futurs. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le plus vaste choix d'algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte à outils idéale pour tout informaticien ou analyste métier.

Cette formation pour KNIME Analytics Platform est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs expérimentés et les experts KNIME de se familiariser avec KNIME , d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et à créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows de KNIME

La formation "Analytics Platform KNIME" offre une vue d'ensemble de cette plateforme gratuite d'analyse de données. Le programme couvre une introduction au traitement et à l'analyse des données, l'installation et la configuration KNIME, la création de flux de travail, les méthodologies de modélisation d'entreprise et la modélisation des données. Le cours aborde également les outils d'analyse de données avancés, l'importation et l'exportation de flux de travail, l'intégration d'outils, les processus ETL, l'exploration de données, la visualisation, les extensions et les intégrations avec des outils tels que R, Java, Python, Gephi, Neo4j. La conclusion comprend une discussion sur les rapports, l'intégration avec BIRT et KNIME WebPortal.