หลักสูตร Data Mining Essential with RapidMiner Studio 9


วันที่ 4-7 เมษายน 2562

ณ อาคาร KX (BTS วงเวียนใหญ่)

ดำเนินการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี (อ.โอม) มหาวิทยาลัยมหิดล และ RapidMiner Certified Analyst


     ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย มีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า จึงทำให้ Data Scienceหรือวิทยาการข้อมูล เป็นสาขาที่ได้รับความสนใจในหลากหลายภาคส่วน และ Data Mining หรือการทำเหมืองข้อมูลก็ถือว่าเป็นทักษะสำคัญที่ Data Scientist จำเป็นต้องมี

 

      ในหลักสูตรนี้จะปูพื้นฐานให้ผู้อบรมได้เห็นภาพรวมของ Data Science และการวิเคราะห์ข้อมูลในมุมมองของการทำ Data Mining ด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio โดยจะเรียนนรู้ตั้งแต่การเข้าใจกระบวนการทางธุรกิจในกรณีศึกษาที่ยกมา การนำเข้าข้อมูล การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูล การคัดเลือกและแปลงข้อมูล การใช้เทคนิค Data Mining และ Machine Learning ในการทำ Predictive Modeling เพื่อการทำนายผลลัพธ์ที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต การทำ Classification และ Regression การแบ่งกลุ่มข้อมูลโดยวิธี Clustering การหาความสัมพันธ์ของข้อมูลด้วยวิธี Association Rules การวิเคราะห์ข้อมูลที่ผิดปกติโดยวิธี Outlier Analysis ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อความและเว็บเพจด้วยกระบวนการ Text Mining และ Web Mining โดยทั้งหมดนี้ ผู้อบรมไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดโปรแกรมสักบรรทัด เพราะเราเชื่อว่า Mindset ของการวิเคราะห์ข้อมูล สร้างยากและสำคัญกว่า Mindsetในการเขียนโปรแกรม

 

      ในการอบรม จะมีทั้งกระบวนการแบบพื้นฐานและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบขั้นสูง เพื่อให้ผู้อบรมได้เข้าใจรูปแบบของกระบวนการที่ใช้กันในชีวิตจริงได้

(ทั้งนี้ ผู้อบรมต้องนำคอมพิวเตอร์โน้ตบุคมาในวันอบรมด้วย) 

   

เนื้อหาหลักสูตร

วันที่

เวลา

หัวข้อ

4 เมษายน 2562

09.00-10.00

Data Science Essential, Machine Learning and Data Mining Process

10.00-10.30

Introduction to RapidMiner Studio

10.30-10.45

Break

10.45-11.00

Data and Data Format

11.00-12.00

Data Exploration and Visualization

12.00-13.00

Lunch

13.00-14.30

Data Blending and Transformation

14.30-14.45

Break

14.45-16.00

Data Quality Essentials: Basic and Intermediate ETL

5 เมษายน 2562

09.00-10.30

Machine Learning and Basic Classification Technique: Decision Tree, Naïve Bayes, k-Nearest Neighbors

10.30-10.45

Break

10.30-11.00

Regression Methods

11.00-12.00

Classification Evaluation: Confusion Matrix, ROC Curve, and Cost Matrix

12.00-13.00

Lunch

13.00-14.30

Advanced Data Analytics Control Flows

Ensemble method and model integration

14.30-14.45

Break

14.45-16.00

Advanced Machine Learning: Neural Network, Random Forest, Gradient Boosted Tree and Hyper parameter Tuning

6 เมษายน 2562

09.00-10.00

Predictive Modeling Operationalization

10.00-10.30

Clustering Methods

10.30-10.45

Break

10.30-11.00

Advanced Clustering Process

11.00-12.00

Association Rules Discovery

12.00-13.00

Lunch

13.00-14.30

Feature Subset Selection / Missing Values Imputation / Principal Components Analysis

14.30-14.45

Break

14.45-16.00

Outlier Analysis

7 เมษายน 2562

09.00-09.30

Advanced ETL Process

10.30-10.45

Break

10.45-12.00

Advanced Data Analytics Process

12.00-13.00

Lunch

13.00-13.30

Introduction to Text Mining and Web Mining

13.30-14.30

Text Classification Use Cases

14.30-14.45

Break

14.45-16.00

Web Mining Use Cases


ค่าอบรมท่านละ 8,900 บาท


(ชำระก่อนวันอบรม 7 วัน ได้รับส่วนลด 10%)


ดูรายละเอียดได้ที่
http://www.datalentteam.com/data_mining_rapid_miner_2019/

รายละเอียดหลักสูตรที่ผ่านมา http://www.datalentteam.com

data science

Tickets

No Tickets Available

16425746 106063656578076 6855968469487043639 n
Organize by
Datalent