Opleiding : Data mining in de praktijk
Praktijkcursus - 3d
- 21u00 - Ref. DMP
|
Downloaden in pdf-formaat
Deze cursus delen via mail
 | De voordelen van datamining begrijpen |
| Een probleem omzetten in een antwoord |
| Leer meer over de belangrijkste dataminingmethoden |
| Tools voor datamining identificeren en gebruiken |
| Een dataminingprobleem stellen en de juiste methode vinden |
| De resultaten kunnen presenteren |
Doelgroep
Onderzoekers, projectmanagers voor gegevensanalyse, datacenter-, marketing- of kwaliteitsmanagers, databasegebruikers en bedrijfsmanagers, toekomstige gegevenswetenschappers.
Voorafgaande vereisten
Basiskennis van statistiek of kennis die gelijkwaardig is aan die van de cursus "beschrijvende statistiek, inleiding" (ref. UES).
Opleidingsprogramma
1 Het dataminingproject
- Het probleem van de datawetenschapper: van gegevens naar informatie.
- Woordenschat en concepten.
- Beschrijvende verkenning van de dataset.
- Metadata voor het monitoren van dataminingprojecten.
- Een herinnering aan R.
Praktisch werk
Gebruik van R. Beschrijvende karakterisering, definitie en invoer van metagegevens voor een dataset.
2 Technieken voor datamining
- Methode gebaseerd op classificatie: identificatie van statistische groepen van individuen.
- Methode door associatie: identificatie van een oorzaak en een gevolg.
- Schattingsmethode: optelling van een getal of frequentie van een gegevensverzameling.
- De voordelen van datamining voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens.
- Segmentatiemethode: definitie van criteria, uitbreiding van de classificatiemethode en het k-means principe.
- Voorspellingsmethode: het belang van timing en aannames.
Praktisch werk
De verschillende methoden begrijpen, afhankelijk van de behoeften.
3 Statistische hulpmiddelen
- Beschrijvende methoden: correlatie, classificatie, Kohonen-netwerken, associatieregels.
- Voorspellende methoden: regressie, beslisbomen, neurale netwerken, K nearest neighbours.
- Implementatie van classificatie met behulp van k-means en HAC (Hierarchical Ascending Classification).
- Principe van gecontroleerde methoden.
Praktisch werk
Praktische toepassing van de verschillende methoden in R.
4 Visualisatie van gegevens
- De doelstellingen van datavisualisatie.
- De verschillende soorten weergave voor kwantitatieve gegevens.
- Dashboards ontwerpen.
Praktisch werk
Een dashboard maken met R met kwantitatieve gegevens. Kwantitatieve en kwalitatieve gegevens weergeven met R.
5 Analyse van kwalitatieve en tekstuele gegevens
- Specifieke kenmerken van het probleem en de alternatieven (factorial correspondentieanalyse, contingentietabel).
- Inleiding tot instantiëring, patroon, vector en heuristiek.
- Hoe een vector, indexering en scoringsruimte te gebruiken.
- Verschillende soorten transformatie en verwerking van een tekstdocument.
Praktisch werk
Kwalitatieve en tekstuele gegevensverwerking in R.
Feedback van klanten
5 / 5
De feedback van klanten is afkomstig van eindevaluaties na de opleiding. De score wordt berekend op basis van alle evaluaties die minder dan 12 maanden oud zijn. Alleen die met een tekstcommentaar worden weergegeven.
OLIVIER G.
08/06/26
5 / 5
très bon contenu theorique et très bien appliqué par des exercices
CELINE R.
08/06/26
5 / 5
Personnellement, j’aurais aimé + de pratique dans R.
NIAVOMANANTSOA R.
08/06/26
5 / 5
Le formateur a su trouver le bon équilibre entre la théorie et la pratique, permettant à ceux moins initiés de comprendre les différentes notions mathématiques abordés.
DEELNEMERS
Onderzoekers, projectmanagers voor gegevensanalyse, datacenter-, marketing- of kwaliteitsmanagers, databasegebruikers en bedrijfsmanagers, toekomstige gegevenswetenschappers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Basiskennis van statistiek of kennis die gelijkwaardig is aan die van de cursus "beschrijvende statistiek, inleiding" (ref. UES).
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Onderzoekers, projectmanagers voor gegevensanalyse, datacenter-, marketing- of kwaliteitsmanagers, databasegebruikers en bedrijfsmanagers, toekomstige gegevenswetenschappers.
VOORAFGAANDE VEREISTEN
Basiskennis van statistiek of kennis die gelijkwaardig is aan die van de cursus "beschrijvende statistiek, inleiding" (ref. UES).
VAARDIGHEDEN VAN DE CURSUSLEIDER
De deskundigen die de cursus leiden zijn specialisten op het betreffende vakgebied. Zij werden geselecteerd door onze pedagogische teams zowel om hun vakkennis als hun pedagogische vaardigheden voor elke cursus die zij geven. Zij hebben minstens vijf tot tien jaar ervaring in hun vakgebied en oefenen of oefenden verantwoordelijke bedrijfsfuncties uit.
BEOORDELINGSMODALITEITEN
De cursusleider beoordeelt de pedagogische vooruitgang van de deelnemer gedurende de gehele cursus aan de hand van meerkeuzevragen, praktijksituaties, praktische opdrachten, …
De deelnemer legt ook van tevoren en naderhand een test af ter bevestiging van de verworven kennis.
PEDAGOGISCHE EN TECHNISCHE MIDDELEN
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
• De gebruikte pedagogische middelen en cursusmethoden zijn voornamelijk: audiovisuele hulpmiddelen, documentatie en cursusmateriaal, praktische oefeningen en correcties van de oefeningen voor praktijkstages, casestudies of reële voorbeelden voor de seminars.
• Na afloop van de stages of seminars verstrekt ORSYS de deelnemers een evaluatievragenlijst over de cursus die vervolgens door onze pedagogische teams wordt geanalyseerd.
• Na afloop van de cursus wordt een presentielijst per halve dag verstrekt, evenals een verklaring van de afronding van de cursus indien de stagiair alle sessies heeft bijgewoond.
TOEGANGSMODALITEITEN EN TERMIJNEN
De inschrijving dient 24 uur voor aanvang van de cursus plaatsgevonden te hebben.
TOEGANKELIJKHEID VOOR MINDERVALIDEN
Is voor u speciale toegankelijkheid vereist? Neem contact op met mevr. FOSSE, contactpersoon voor mindervaliden, via het adres psh-accueil@ORSYS.fr om uw verzoek en de haalbaarheid daarvan zo goed mogelijk te bestuderen.
Data en plaats
Selecteer uw locatie of kies voor de les op afstand en kies vervolgens uw datum.
Klas op afstand
Laatste plaatsen
Garantiedatum ter plaatse of op afstand
Gegarandeerde sessie