Course Outline

Bronnen van methoden

  • Kunstmatige intelligentie
  • Machinaal leren
  • Statistics
  • Bronnen van gegevens

Voorverwerking van gegevens

  • Gegevens importeren/exporteren
  • Gegevensverkenning en visualisatie
  • Dimensionaliteitsreductie
  • Omgaan met ontbrekende waarden
  • R-pakketten

Hoofdtaken datamining

  • Automatische of semi-automatische analyse van grote hoeveelheden gegevens
  • Het extraheren van voorheen onbekende interessante patronen
    • groepen gegevensrecords (clusteranalyse)
    • ongebruikelijke records (anomaliedetectie)
    • afhankelijkheden (associatieregelmining)

Datamining

  • Anomaliedetectie (detectie van uitschieters/wijzigingen/afwijkingen)
  • Leren van associatieregels (afhankelijkheidsmodellering)
  • Clustering
  • Classificatie
  • Regressie
  • Samenvatting
  • Frequente patroonmijnbouw
  • Tekstmining
  • Beslissingsbomen
  • Regressie
  • Neural Networks
  • Sequentiemijnbouw
  • Frequente patroonmijnbouw

Databaggeren, datavissen, dataspioneren

Requirements

Goede R-kennis.

 14 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (1)

Related Courses

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

21 Hours

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 Hours

Cluster Analysis with R and SAS

14 Hours

From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

21 Hours

Data Mining and Analysis

28 Hours

Data Mining

21 Hours

Data Mining with Python

14 Hours

Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse

28 Hours

Data Visualization

28 Hours

Data Mining with Excel

14 Hours

Data Mining with Weka

14 Hours

Data Mining & Machine Learning with R

14 Hours

Data Science for Big Data Analytics

35 Hours

Foundation R

7 Hours

KNIME Analytics Platform for BI

21 Hours

Related Categories

1