Process Mining Treningskurs
Process mining, eller Automated Business Process Discovery (ABPD), er en teknikk som bruker algoritmer til hendelseslogger for å analysere forretningsprosesser. Prosessbryting går utover datalagring og dataanalyse; den broer mellom data med prosesser og gir innsikt i trender og mønstre som påvirker prosesseffektiviteten.
Kursets format
- Kurset starter med en oversikt over de mest brukte teknikkene for prosess gruvedrift. Vi diskuterer de forskjellige prosessoppdagelsesalgoritmer og verktøy som brukes for å oppdage og modellere prosesser basert på rå hendelsesdata. Real-case case-studier blir undersøkt og datasett blir analysert ved hjelp av ProM open source framework.
Kursplan
Introduksjon
Oversikt
- Oppdage, analysere og revurdere prosessene dine
Typer av Process Mining
- Oppdagelse, samsvar og forbedring
Process Mining Arbeidsflyt
- Fra loggdataanalyse til respons og handling
Andre verktøy for Process Mining
- PMLAB, Apromoro Kommersielle tilbud
Oppsummering og konklusjon
Krav
- En grunnleggende forståelse av logikk, sett og statistikk
- Grunnleggende datakunnskaper
Publikum
- Fagfolk innen datavitenskap
- Alle som er interessert i å forstå og anvende prosessmodellering og datautvinning
Open Training Courses require 5+ participants.
Process Mining Treningskurs - Booking
Process Mining Treningskurs - Enquiry
Process Mining - Consultancy Enquiry
Testimonials (4)
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Kurs - Process Mining
Lots of practice during the training and quizzes were useful and made it more interactive
Valter Pinho - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - Process Mining
The way it was conducted, the way trainer keeps contact with audience, materials, everything was really good!
Marcin Prewo - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - Process Mining
Open discussion with trainer
Tomek Danowski - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurs - Process Mining
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Knowledge Discovery in Databases (KDD)
21 timerKunnskapsoppdagelse i databaser (KDD) er prosessen med å oppdage nyttig kunnskap fra en innsamling av data. Real-life applikasjoner for denne data mining teknikken inkluderer markedsføring, svindeldeteksjon, telekommunikasjon og produksjon.
I denne instruktørledede, levende kurset introduserer vi prosessene involvert i KDD og utfører en rekke øvelser for å praktisere implementeringen av disse prosessene.
Publikum
- Dataanalytikere eller noen som er interessert i å lære hvordan å tolke data for å løse problemer
Format av kurset
- Etter en teoretisk diskusjon om KDD, vil instruktøren presentere real-life tilfeller som krever at anvendelsen av KDD for å løse et problem. Deltakerne vil forberede, velge og rengjøre mønsterdata sett og bruke sin fortidige kunnskap om dataene for å foreslå løsninger basert på resultatene av sine observasjoner.
Insurtech: A Practical Introduction for Managers
14 timerInsurtech (aka Digital Insurance) viser til konvergens av forsikring + nye teknologier. Innen feltet Insurtech "digitale forsikringsselskaper" teknologiinnovasjoner til sine forretnings- og driftsmodeller for å redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og forbedre smidigheten i driften.
I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankegangen som er nødvendige for å få til en digital transformasjon i sine organisasjoner og i bransjen for øvrig. Opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få et stort bilde forståelse, bryte ned hypen og sjargongen, og ta de første skritt for å etablere en Insurtech strategi.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Diskuter Insurtech og alle komponentene på en intelligent og systematisk måte
- Identifiser og avmystifiser rollen til hver nøkkelteknologi i Insurtech .
- Utarbeide en generell strategi for implementering av Insurtech i deres organisasjon
Publikum
- forsikringsselskaper
- Teknologer innen forsikringsbransjen
- Interessenter i forsikring
- Konsulenter og forretningsanalytikere
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og case study group aktiviteter
Fintech: A Practical Introduction for Managers
14 timerI denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankegangen som trengs for å implementere en Fintech-strategi.
Denne opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få et "stort bilde"-forståelse av Fintech, bryte ned hypen og sjargongen, og ta konkrete første skritt mot å ta i bruk nye teknologier som gjelder for finansvirksomhet og tjenester.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne
- Presentere levedyktige Fintech strategier for deres organisasjon.
- Forstå og forklare rollen og funksjonaliteten til nøkkelteknologier.
- Lag en handlingsplan for å introdusere ny teknologi trinn for trinn.
Matlab for Prescriptive Analytics
14 timerReseptbelagte analyser er en gren av forretningsanalyse, sammen med beskrivende og prediktiv analyse. Den bruker prediktive modeller for å foreslå tiltak som skal tas for å oppnå optimale utfall, og er avhengig av optimalisering og regelbaserte teknikker som grunnlag for beslutningsprosesser.
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å bruke Matlab til å utføre reseptbelagte analyser på et sett med eksempeldata.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de viktigste konseptene og rammene som brukes i reseptbelagte analyser
- Bruk MATLAB og verktøykassene til å skaffe, rense og utforske data
- Bruk regelbaserte teknikker inkludert inferensmotorer, scorekort og beslutningstrær for å ta beslutninger basert på forskjellige forretningsscenarier
- Bruk Monte Carlo-simulering for å analysere usikkerheter og sikre forsvarlige beslutninger
- Distribuer prediktive og reseptbelagte modeller til bedriftssystemer
Publikum
- Business
- Driftsplanleggere
- Funksjonelle ledere
- BI-medlemmer ( Business Intelligence )
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Software Engineering, Requirements Engineering and Testing
63 timerDette kurset demonstrerer gjennom praktisk praksis grunnleggende og anvendelser av programvareteknikk, kravteknikk og testing.
Model Based Development for Embedded Systems
21 timerModel Based Development (MBD) er en programvareutviklingsmetodikk som muliggjør raskere, mer kostnadseffektiv utvikling av dynamiske systemer som kontrollsystemer, signalbehandling og kommunikasjonssystemer. Den er avhengig av grafisk modellering i stedet for tradisjonell tekstbasert programmering.
I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker MBD-metodologier for å redusere utviklingskostnader og akselerere tiden til markedet for deres innebygde programvareprodukter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne
- Velg og bruk de riktige verktøyene for å implementere MBD. Bruk MBD til å gjennomføre rask utvikling i de tidlige stadiene av deres innebygde programvareprosjekt. Forkort utgivelsen av deres innebygde programvare på markedet.
Format på kurset
- Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis
Requirements Analysis
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot personer som ønsker å forstå kravanalyse og gjennomføre kravanalyse effektivt og nøyaktig ved å bruke analyseteknikker for sine prosjekter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- identifisere ulike typer krav.
- forstå de overordnede konseptene for, og aktiviteter innenfor, kravanalyse.
- være kjent med kravanalysemetodikken.
- bruke ulike kravanalyseteknikker til sin fordel.
- strukturkrav for å kommunisere effektivt med arkitekter og utviklere gjennom en iterativ kravinnsamlingsprosess.
Statistics with SPSS Predictive Analytics Software
14 timerGo :
Lære å jobbe med SPSS på nivå med uavhengighet
Adressatene:
Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg muligheten til å bruke SPSS-pakken og lære populære data mining-teknikker.
Data Mining
21 timerKurset kan leveres med alle verktøy, inkludert gratis programvare og applikasjoner for datautvinning med åpen kildekode
From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
21 timerPublikum
Hvis du prøver å være fornuftig ut fra dataene du har tilgang til eller ønsker å analysere ustrukturerte data tilgjengelig på nettet (som Twitter, koblet inn osv.), Er dette kurset noe for deg.
Det er mest rettet mot beslutningstakere og personer som trenger å velge hvilke data som er verdt å samle inn og hva som er verdt å analysere.
Det er ikke rettet mot folk som konfigurerer løsningen, de menneskene vil dra nytte av det store bildet.
Leveringsmodus
I løpet av kurset vil delegatene bli presentert med fungerende eksempler på stort sett åpen kildekode-teknologier.
Korte forelesninger blir fulgt av presentasjon og enkle øvelser av deltakerne
Innhold og programvare brukt
All programvare som brukes oppdateres hver gang kurset kjøres, så vi sjekker de nyeste versjonene som er mulig.
Den dekker prosessen fra innhenting, formatering, behandling og analyse av dataene, for å forklare hvordan man kan automatisere beslutningsprosesser med maskinlæring.
Data Mining with R
14 timerR er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.
Oracle SQL Intermediate - Data Extraction
14 timerMålet med kurset er å gjøre deltakerne i stand til å mestre hvordan man arbeider med SQL språket i Oracle database for datautvinning på mellomnivå.
Data Mining and Analysis
28 timerObjektiv:
Delegater kan analysere store datasett, trekke ut mønstre, velge riktig variabel som påvirker resultatene, slik at en ny modell forutses med prediktive resultater.
Introductory R for Biologists
28 timerR er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har også funnet tilhengere blant statistikere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsevner som synes det er enkelt å bruke. Dens popularitet skyldes den økende bruken av data mining for forskjellige mål, for eksempel angitte annonsepriser, finne nye medisiner raskere eller finjustere økonomiske modeller. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.
Data Mining & Machine Learning with R
14 timerR er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.