Návrh Školení

Úvod

    Dolování dat jako krok analýzy procesu KDD („Objevování znalostí v Database s“) Podobor informatiky Objevování vzorců ve velkých souborech dat

Zdroje metod

    Umělá inteligence Strojové učení Statistics Databázové systémy

o co jde?

    Database a aspekty správy dat Předzpracování dat Úvahy o modelu a odvození Metriky zajímavosti Úvahy o složitosti Následné zpracování objevených struktur Vizualizace Online aktualizace

Hlavní úkoly dolování dat

    Automatická nebo poloautomatická analýza velkého množství dat Extrakce dříve neznámých zajímavých vzorů skupiny datových záznamů (shluková analýza) neobvyklé záznamy (detekce anomálií) závislosti (dolování asociačních pravidel)

Dolování dat

    Detekce anomálií (detekce odlehlých/změn/deviací) Učení asociačních pravidel (modelování závislostí) Shlukování Klasifikace Regrese Sumarizace

Použití a aplikace

    Able Danger Analytika chování Obchodní analytika Meziodvětvový standardní proces pro Data Mining Zákaznická analytika Dolování dat v zemědělství Dolování dat v meteorologii Vzdělávací data mining Lidské genetické shlukování Inferenční útok Java Data Mining Inteligence s otevřeným zdrojovým kódem Analýza cest (výpočetní technika) Reaktivní business intelligence

Bagrování dat, lov dat, sledování dat

Požadavky

Dobrá znalost relačních datových struktur, SQL

 21 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Reference (8)

Související kurzy

Související kategorie