Data mining – metody bez nauczyciela


Opis szkolenia: Kurs jest przeznaczony dla wszystkich, którzy chcą bliżej poznać specjalistyczne metody data mining, tak aby móc wydobyć z danych maksymalnie dużo użytecznej wiedzy. W trakcie kursu prezentowane są techniki data mining należące do grupy metod bezwzorcowych (unsupervised learning). Kurs jest kontynuacją i rozwinięciem kursu „Data mining I – kurs podstawowy”.

Wymagania: umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows, znajomość podstaw data mining i systemu Statistica Data Miner. Zalecamy wcześniejszy udział w kursie Data mining – kurs podstawowy.

Kontynuacją mogą być np. szkolenia:Data mining – metody predykcyjne, Sieci neuronowe, Data mining – Statistica Data Miner dla zaawansowanych, Prognozowanie w Statistica Data Miner, Analizy wielowymiarowe, Techniki segmentacji w badaniach rynkowych, Automatyzacja analiz i raportowania w STATISTICA, Metodyki data mining, Text mining, Zastosowania data mining w badaniach marketingowych.

Terminy szkoleń: 08.11.2017 - 09.11.2017;

Program szkolenia

  1. Wprowadzenie do metod uczenia bez nauczyciela
  2. Analiza koszykowa, sekwencji i połączeń
    • Wprowadzenie
    • Cel analizy koszykowej
    • Postać danych
    • Reguły asocjacyjne
    • Miary jakości reguł
    • Analiza sekwencji
  3. Analiza skupień uogólnioną metodą EM i k-średnich
    • Wprowadzenie
    • Skale pomiarowe, miary odległości i podobieństwa obiektów
    • Odległość i normalizacja
    • Algorytmy segmentacji
    • Metoda k-średnich
    • Analiza skupień metodą EM (Expectation Maximization)
  4. Metoda składowych niezależnych (ICA)
    • Wprowadzenie
    • Przykłady zastosowań
  5. Wybrane elementy eksploracyjnej analizy graficznej