Process Mining Treningskurs

Kunnskapsoppdagelse 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.

I 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.

Reseptbelagte 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

IREB spiller en viktig rolle i å standardisere kravingeniørpraksis, hjelpe fagfolk i feltet med å forbedre ferdighetene sine og heve kvalitetsstandarder i programvareutviklingsprosesser. IREB-sertifikater verdsettes i bransjen som bekreftelse på høy faglig kompetanse innen ledelse og kravteknikk.

Dette kurset demonstrerer gjennom praktisk praksis grunnleggende og anvendelser av programvareteknikk, kravteknikk og testing.

Model 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

Denne 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.

Go :

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.

Kurset kan leveres med alle verktøy, inkludert gratis programvare og applikasjoner for datautvinning med åpen kildekode

Publikum

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.

R 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.

Målet med kurset er å gjøre det mulig for deltakerne å få en mestring av hvordan de kan jobbe med SQL språket i Oracle databasen for datautvinning på mellomnivå.

Objektiv:

Delegater kan analysere store datasett, trekke ut mønstre, velge riktig variabel som påvirker resultatene, slik at en ny modell forutses med prediktive resultater.

R 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.

R  er et open-source gratis programmeringsspråk for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. Forskning brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere innenfor bedrifter og akademi. R har et bredt spekter av pakker for data mining.