Eğitim İçeriği

Giriş

  • Veri madenciliği, KDD sürecinin ("Bilgi Keşfi Database'larda") analiz adımıdır
  • Bilgisayar biliminin bir alt alanı
  • Büyük veri kümelerinde örüntüler keşfetmek

Yöntem Kaynakları

  • Yapay zeka
  • Makine öğrenimi
  • Statistics
  • Database sistemleri

İçerdiği Unsurlar

  • Database ve veri yönetimi yönleri
  • Veri ön işleme
  • Model ve çıkarım değerlendirmeleri
  • İlginçlik metrikleri
  • Karmaşıklık değerlendirmeleri
  • Keşfedilen yapıların son işleme
  • Görselleştirme
  • Çevrimiçi güncelleme

Veri Madenciliği Ana Görevleri

  • Büyük miktarda verinin otomatik veya yarı otomatik analizi
  • Daha önce bilinmeyen ilginç örüntülerin çıkarılması
    • veri kayıtları grupları (kümeleme analizi)
    • olağandışı kayıtlar (anomali tespiti)
    • bağımlılıklar (ilişkilendirme kuralı madenciliği)

Veri Madenciliği

  • Anomali tespiti (Aykırı/değişim/sapma tespiti)
  • İlişkilendirme kuralı öğrenimi (Bağımlılık modellemesi)
  • Kümeleme
  • Sınıflandırma
  • Regresyon
  • Özetleme

Kullanım ve Uygulamalar

  • Able Danger
  • Davranışsal analiz
  • Business analitiği
  • Data Mining için Endüstri Standardı Süreç
  • Müşteri analitiği
  • Tarımda veri madenciliği
  • Meteorolojide veri madenciliği
  • Eğitimde veri madenciliği
  • İnsan genetik kümelemesi
  • Çıkarım saldırısı
  • Java Data Mining
  • Açık kaynak istihbaratı
  • Yol analizi (bilgisayar)
  • Reactive iş zekası

Veri kazısı, veri avı, veri gözetimi

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

İlişkisel veri yapıları hakkında yeterli bilgi, SQL

 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (5)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler