Đề cương khóa học

Giới thiệu

  • Khai thác dữ liệu như bước phân tích của quy trình KDD ("Knowledge Discovery in Databases")
  • Một nhánh của khoa học máy tính
  • Khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lớn

Nguồn gốc phương pháp

  • Trí tuệ nhân tạo
  • Học máy
  • Statistics
  • Database hệ thống

Những gì liên quan?

  • Database và các khía cạnh quản lý dữ liệu
  • Tiền xử lý dữ liệu
  • Các cân nhắc về mô hình và suy luận
  • Các chỉ số thú vị
  • Các cân nhắc về độ phức tạp
  • Xử lý hậu kỳ các cấu trúc được khám phá
  • Trực quan hóa
  • Cập nhật trực tuyến

Các nhiệm vụ chính của khai thác dữ liệu

  • Phân tích tự động hoặc bán tự động lượng lớn dữ liệu
  • Trích xuất các mẫu thú vị trước đây chưa biết
    • các nhóm bản ghi dữ liệu (phân tích cụm)
    • các bản ghi bất thường (phát hiện bất thường)
    • các phụ thuộc (khai thác quy tắc kết hợp)

Khai thác dữ liệu

  • Phát hiện bất thường (Phát hiện ngoại lệ/thay đổi/sai lệch)
  • Học quy tắc kết hợp (Mô hình phụ thuộc)
  • Phân cụm
  • Phân loại
  • Hồi quy
  • Tóm tắt

Sử dụng và ứng dụng

  • Able Danger
  • Phân tích hành vi
  • Business phân tích
  • Quy trình tiêu chuẩn liên ngành cho Data Mining
  • Phân tích khách hàng
  • Khai thác dữ liệu trong nông nghiệp
  • Khai thác dữ liệu trong khí tượng học
  • Khai thác dữ liệu giáo dục
  • Phân cụm di truyền của con người
  • Tấn công suy luận
  • Java Data Mining
  • Tình báo nguồn mở
  • Phân tích đường dẫn (điện toán)
  • Reactive business intelligence

Khai thác dữ liệu, đánh bắt dữ liệu, rình mò dữ liệu

Requirements

Hiểu biết cơ bản về cấu trúc dữ liệu quan hệ, SQL

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories