Data Mining Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn sử dụng Weka để thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Weka.
• Hiểu môi trường và workbench của Weka.
• Thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu bằng Weka.

khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ ở Việt Nam dành cho các nhà phân tích dữ liệu hoặc bất kỳ ai muốn sử dụng SPSS Modeler để thực hiện các hoạt động khai thác dữ liệu.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu những nguyên tắc cơ bản của việc khai thác dữ liệu.
• Học cách nhập và đánh giá chất lượng dữ liệu bằng Modeler.
• Phát triển, triển khai và đánh giá các mô hình dữ liệu một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Excel cho khai thác dữ liệu.

• Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
• Khám phá dữ liệu với Excel để thực hiện khai thác và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng các thuật toán Microsoft cho khai thác dữ liệu.
• Hiểu các khái niệm trong khai thác dữ liệu Excel.

Mục tiêu của khóa học là giúp người tham gia nắm vững cách làm việc với ngôn ngữ SQL trong cơ sở dữ liệu Oracle để trích xuất dữ liệu ở mức độ trung cấp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn lập trình với R trong SAS để phân tích cụm.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng phân tích cụm cho khai thác dữ liệu
• Nắm vững cú pháp R để tạo ra các giải pháp phân cụm.
• Triển khai phân cụm phân cấp và không phân cấp.
• Make đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để giúp cải thiện hoạt động kinh doanh.

Đối tượng

Nếu bạn cố gắng tìm ý nghĩa từ dữ liệu bạn có hoặc muốn phân tích dữ liệu phi cấu trúc có sẵn trên mạng (như Twitter, LinkedIn, v.v.), khóa học này dành cho bạn.

Khóa học chủ yếu dành cho những người ra quyết định và những người cần chọn dữ liệu nào đáng thu thập và dữ liệu nào đáng phân tích.

Khóa học không dành cho những người cấu hình giải pháp, mặc dù những người đó cũng sẽ được hưởng lợi từ bức tranh toàn cảnh.

Phương thức giảng dạy

Trong suốt khóa học, các đại biểu sẽ được giới thiệu các ví dụ thực tế về các công nghệ chủ yếu là mã nguồn mở.

Các bài giảng ngắn gọn sẽ được theo sau bởi bài thuyết trình và các bài tập đơn giản từ người tham gia.

Nội dung và Phần mềm sử dụng

Tất cả phần mềm được sử dụng đều được cập nhật mỗi khi khóa học được tổ chức, vì vậy chúng tôi kiểm tra các phiên bản mới nhất có thể.

Nó bao gồm quy trình từ thu thập, định dạng, xử lý và phân tích dữ liệu, đến giải thích cách tự động hóa quy trình ra quyết định bằng học máy.

Mục tiêu:

Các đại biểu sẽ có khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, trích xuất các mẫu, chọn các biến tác động đến kết quả phù hợp để dự báo một mô hình mới với kết quả dự đoán.

Khóa học có thể được cung cấp với bất kỳ công cụ nào, bao gồm phần mềm và ứng dụng khai thác dữ liệu nguồn mở miễn phí.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu muốn thực hiện kỹ thuật phân tích dữ liệu cao cấp hơn để khai thác dữ liệu sử dụng Python.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu các lĩnh vực quan trọng của việc khai thác dữ liệu, bao gồm đào tạo quy tắc liên kết, phân tích cảm xúc văn bản, tóm tắt tự động hóa văn bản và phát hiện bất thường trong dữ liệu.
• So sánh và triển khai nhiều chiến lược khác nhau để giải quyết các vấn đề thực tế về khai thác dữ liệu.
• Hiểu và diễn giải kết quả. 

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm live-lab.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các công ty và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam này, người tham gia sẽ học cách xây dựng Data Vault.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và các khái niệm thiết kế đằng sau Data Vault 2.0, và cách tương tác của nó với Big Data, NoSQL và AI.
• Sử dụng các kỹ thuật lưu trữ dữ liệu để cho phép kiểm toán, truy vết và kiểm tra dữ liệu lịch sử trong một kho dữ liệu.
• Phát triển một quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) nhất quán và có thể lặp lại.
• Xây dựng và triển khai các kho dữ liệu có khả năng mở rộng và lặp lại cao.

Khóa học này dành cho các kỹ sư và người ra quyết định làm việc trong lĩnh vực khai thác dữ liệu và khám phá tri thức.

Bạn sẽ học cách tạo các biểu đồ hiệu quả và các phương pháp trình bày, thể hiện dữ liệu của mình một cách hấp dẫn đối với những người ra quyết định, giúp họ hiểu được những thông tin ẩn chứa.

R là một ngôn ngữ lập trình nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà quản lý và chuyên gia phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật. R có nhiều gói (packages) đa dạng cho khai thác dữ liệu.

Dữ liệu lớn là các tập dữ liệu có dung lượng và độ phức tạp quá lớn khiến phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể đáp ứng được. Những thách thức của dữ liệu lớn bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, truyền tải, trực quan hóa, truy vấn, cập nhật và bảo mật thông tin.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này nhằm vào các chuyên gia trình độ đầu tiên muốn nắm vững những kiến thức cơ bản về R và cách làm việc với dữ liệu.

Tại kết thúc buổi đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu môi trường lập trình R và giao diện RStudio.
• Nhập, thao tác và khám phá các tập dữ liệu bằng lệnh và gói của R.
• Thực hiện phân tích thống kê cơ bản và tóm tắt dữ liệu.
• Tạo biểu đồ trực quan bằng cả base R và ggplot2.
• Quản lý không gian làm việc, kịch bản và các gói một cách hiệu quả.

KNIMEAnalytics Platform là một lựa chọn mã nguồn mở hàng đầu cho sự đổi mới dựa trên dữ liệu, giúp bạn khám phá tiềm năng ẩn chứa trong dữ liệu của mình, khai thác những hiểu biết mới và dự đoán những tương lai mới. Với hơn 1000 mô-đun, hàng trăm ví dụ sẵn sàng chạy, một loạt công cụ tích hợp toàn diện và lựa chọn rộng nhất các thuật toán nâng cao có sẵn, KNIME Analytics Platform là bộ công cụ hoàn hảo cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh nào.

Khóa học về KNIME Analytics Platform là cơ hội lý tưởng cho người mới bắt đầu, người dùng nâng cao và các chuyên gia KNIME để được giới thiệu về KNIME, học cách sử dụng nó hiệu quả hơn và cách tạo ra các báo cáo rõ ràng, toàn diện dựa trên quy trình làm việc KNIME.

Khóa đào tạo "Nền tảng phân tích KNIME" cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về nền tảng phân tích dữ liệu miễn phí này. Chương trình bao gồm giới thiệu về xử lý và phân tích dữ liệu, cài đặt và cấu hình KNIME, xây dựng quy trình làm việc, phương pháp luận xây dựng mô hình kinh doanh và mô hình hóa dữ liệu. Khóa học cũng thảo luận về các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao, nhập và xuất quy trình làm việc, tích hợp công cụ, quy trình ETL, khám phá dữ liệu, trực quan hóa, mở rộng và tích hợp với các công cụ như R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Phần kết thúc bao gồm thảo luận về báo cáo, tích hợp với BIRT và KNIME WebPortal.

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở và miễn phí, được sử dụng cho các tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và đồ họa. R đang được ngày càng nhiều nhà quản lý và chuyên viên phân tích dữ liệu trong các tập đoàn và giới học thuật sử dụng. R cũng thu hút được sự quan tâm của các nhà thống kê, kỹ sư và nhà khoa học không có kỹ năng lập trình máy tính, những người thấy nó dễ sử dụng. Sự phổ biến của nó đến từ việc ngày càng tăng cường sử dụng khai thác dữ liệu cho nhiều mục đích khác nhau như thiết lập giá quảng cáo, tìm kiếm thuốc mới nhanh hơn hoặc tinh chỉnh các mô hình tài chính. R có nhiều gói khác nhau cho khai thác dữ liệu.

Goal:

Học cách làm việc với SPSS một cách độc lập

Đối tượng:

Các nhà phân tích, nhà nghiên cứu, các nhà khoa học, sinh viên và tất cả những ai muốn có khả năng sử dụng gói SPSS và học các kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến.

Khai phá quy trình, hay Automated Business Process Discovery (ABPD), là một kỹ thuật áp dụng các thuật toán vào nhật ký sự kiện với mục đích phân tích quy trình nghiệp vụ. Khai phá quy trình vượt xa việc lưu trữ và phân tích dữ liệu; nó kết nối dữ liệu với quy trình và cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các xu hướng và mô hình ảnh hưởng đến hiệu quả quy trình.

Cấu trúc Khóa học

• Khóa học bắt đầu với tổng quan về các kỹ thuật thường được sử dụng nhất cho khai phá quy trình. Chúng ta thảo luận về các thuật toán và công cụ khám phá quy trình khác nhau được sử dụng để khám phá và mô hình hóa quy trình dựa trên dữ liệu sự kiện thô. Các nghiên cứu điển hình thực tế được xem xét và các bộ dữ liệu được phân tích bằng khung nguồn mở ProM.