Data Mining.144

Niveau
Tijdsduur
Locatie
Op locatie, Online
Startdatum en plaats

Data Mining.144

CAI advies
Logo van CAI advies
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8,3 CAI advies heeft een gemiddelde beoordeling van 8,3 (uit 272 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

8,4
Gemiddeld cijfer voor Data Mining.144
Gebaseerd op 5 ervaringen Lees alle ervaringenchevron_right
starstarstarstarstar_border
T. Meijer
Data analist
8
Data Mining.144

"Leerzaam voor detail inzicht om relatie tussen variabelen te bepalen. Zeer specifiek op gebruik van programmeren. De docent heeft veel praktijkervaring en weet de stof goed over te brengen. De locatie was uitstekend en er werd een goede lunch geserveerd." - 01-11-2023 13:32

"Leerzaam voor detail inzicht om relatie tussen variabelen te bepalen. Zeer specifiek op gebruik van programmeren. De docent heeft veel prakt… alles lezen - 01-11-2023 13:32

Startdata en plaatsen

placeAlmere
29 mei. 2024
computer Online: Skype
mei. 2024
check_circle Startgarantie
placeDoetinchem
4 jun. 2024
placeDen Haag
10 jun. 2024
placeApeldoorn
19 jun. 2024
placeNieuwegein
25 jun. 2024
computer Online: Skype
jun. 2024
check_circle Startgarantie
placeDiemen
8 jul. 2024
placeDeventer
17 jul. 2024
placeBergen op Zoom
23 jul. 2024
placeAlmelo
29 jul. 2024
computer Online: Skype
jul. 2024
check_circle Startgarantie
placeDrachten
2 aug. 2024
placeDelft
8 aug. 2024
placeAmersfoort
14 aug. 2024
placeDen Bosch
20 aug. 2024
placeHengelo
29 aug. 2024
computer Online: Skype
aug. 2024
check_circle Startgarantie
placeLelystad
9 sep. 2024
placeVenlo
18 sep. 2024

Beschrijving

Prijs vanaf 2 dagen Datamining Foundation of 4 dagen professional cursus over Datamining & Data Science. Leer de data mining concepten, technieken en visualisaties en professionaliseer je eventueel met toepassen daarvan op je eigen datasets.

In de eerste 2 lesdagen bekijken we data science technieken en methoden om data te kunnen onderzoeken, c.q. hoe en wat datamining inhoudt. De deelnemer heeft dan basiskennis c.q. foundation niveau wat betreft datamining en kan nu desgewenst verder met verdieping. 
De extra 2 verdiepingsdagen zijn om te werken met R, KNIME, Kaggle en andere tools om data te onderzoeken en te visualiseren in een dash board. Je kunt je eigen datasets meenemen en gebruiken b…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Data mining, Business intelligence, Excel, Big Data en Data Science.

Prijs vanaf 2 dagen Datamining Foundation of 4 dagen professional cursus over Datamining & Data Science. Leer de data mining concepten, technieken en visualisaties en professionaliseer je eventueel met toepassen daarvan op je eigen datasets.

In de eerste 2 lesdagen bekijken we data science technieken en methoden om data te kunnen onderzoeken, c.q. hoe en wat datamining inhoudt. De deelnemer heeft dan basiskennis c.q. foundation niveau wat betreft datamining en kan nu desgewenst verder met verdieping. 
De extra 2 verdiepingsdagen zijn om te werken met R, KNIME, Kaggle en andere tools om data te onderzoeken en te visualiseren in een dash board. Je kunt je eigen datasets meenemen en gebruiken bij het onderzoeken.

  • Flexibele planning zodat je dit kunt combineren met het werk en prive.
  • Startdatum en vervolgdata stemmen we af op de mogelijkheden van de ingeschreven deelnemers.
  • Niveau HBO / Post-HBO
  • Voor de professional uitvoeringis een bachelor denkniveau nodig evenals basis kennis over statistiek.

Brochure aanvragen:
Geef uw telefoonnummer op a.u.b. omdat de docent even enkele minuten met u wilt verkennen of deze cursus bij uw verwachting past.

Materialen:
Diverse materialen, waaronder workflows, presentaties, manuals, e-books, artikelen, worden aan het begin van de cursus digitaal ter beschikking gesteld.

En verder:

  • Data Mining with Rattle and R. The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery, Graham Wiliams, Springer, 2011, ISBN 978-1-4419-9889-7, (digital)
  • Diverse artikelen Knime.
  • Introduction to Machine Learning, second Edition, Ehmer Alpaydin (digital)
  • Python Data Science Handbook, Jake VanderPlas
  • KNIME en andere Software wordt beschikbaar gesteld of is openbaar. De deelnemer kan thuis op zijn computer de software gebruiken om de (of zijn eigen) opdracht over data analyse, visualisatie en data science technieken uit te voeren. 

Algemene aanpak:

  • Introductie in data mining en data science technieken.
  • Hoe met KNIME -dashboard en Phyton data-analyses uit te voeren.
  • Hoe visueel te programmeren met KNIME.
  • Enige statistiek basiskennis uitleg
  • We kijken naar methoden om snel analyse van data uit te voeren, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter.

Leerdoelen: 

  • Welke mogelijkheden met analyse van data kunnen worden bereikt, c.q. welke doelstelling of managementvragen kan en wil ik beantwoorden?
  • Datasets onderzoeken.
  • Gebruik van de juiste tools binnen data science.
  • Gebruik van juiste algoritmes en technieken.
  • Kunnen visualiseren van uitkomst uit data mining.

Welk resultaat kan ik verwachten?

  • Je bent in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen.
  • Je kunt machine learning toepassen op eigen gegevens zoals verkoopgegevens of telecomgegevens, om waardevolle informatie te vinden en trends te onderzoeken.
  • Je hebt een goed beeld waarom data mining en big data belangrijk is en welke voordelen analyse van dit soort gegevens heeft.
  • Je hebt handvatten om gevonden data trends en andere informatie te kunnen presenteren/ visualiseren aan de diverse doelgroepen.
  • Je krijgt een duidelijk inzicht in de huidige uitdagingen en state of the art betreffende gebruik van databases en data mining.
  • Je hebt kennis van fundamentele algoritmen om data en databases voor te bereiden, geschikt te maken voor data mining.
  • Je begrijpt basis datastructuren en organisatie daarvan waardoor je data kunt analyseren en data mining kan toepassen op grote data sets.
  • Je hebt inzicht in de belangrijke algoritmen en uitdagingen betreffende een aantal belangrijke nieuwe toepassingen van data mining: marketering, social media, website analysis, biosequence databases, sociale netwerken en graphic mining.
  • Je krijgt inzicht hoe consument data te analyseren door machine learning zodat het mogelijk is om persoonlijke gebruiker profielen samen te stellen die kunnen worden gebruikt bij persoonlijk adverteren of nieuwsberichten.
  • Je krijgt inzicht hoe cliënt data te analyseren door machine learning zodat het mogelijk is om risicoprofielen samen te stellen die kunnen worden gebruikt bij persoonlijk service zoals verzekeren of financiële dienstverlening.
  • Je hebt kennis van één of meer tools om data te importeren, data te organiseren, data te schonen en data te analyseren.

Tools:

  • De third party tool KNIME wordt gedurende de cursus gebruikt op je eigen laptop. Alles wat je tijdens de cursus maakt, blijft dus tot je beschikking en je kan in je avonduren verder werken mocht je dit willen. Of je kunt de opgebouwde oplossingen loslaten op je eigen specifieke datasets.
  • KNIME beschikt daarnaast over een R en Python plugin en er zijn mogelijkheden voor het benaderen - en ook simuleren - van Hadoop Clusters ‘Big Data’ (Hive, Impala, Spark).
  • We gebruiken ook Kaggle (Kaggle allows users to find and publish data sets, explore and build models in a web-based data-science environment, work with other data scientists and machine learning engineers, and enter competitions to solve data science challenges). 

Investering:
Zie speicificatie. Bijkomend zijn materialen en eventuele lunchkosten en verdiepingsdagen.

Uitvoering:
2 of 4 dagen, eens in de 2 à 3 weken een lesdag, 3 tot 9 weken doorloop. Kan ook gecombineerde met interactieve online sessies met de docent.

Inhoud:

Tools
- KNIME
- Rattle,
- Kaggle

Statistiek
- Kansen 
- Design/Causaliteit
- Toetsen
- Betrouwbaarheidsinterval
- Onderscheidingsvermogen

DataPreparatie
- Aggregeren
- Matchen
- Berekenen
- Manipuleren
- Schonen

DataVisualisatie
-Univariaat
-Bivariaat
-Multivariaat
-Interactief
-Geografie

MachineLearning
- Supervised  learning
- Unsupervised learning 
- Feature engineering
- Model evaluatie
- Model optimalisatie

Tekst mining
- Documenting
- Schonen
- Verrijken
- Word cloud
- Topic detection

Doelgroep:
Degene die marktonderzoek of marketinganalyse wil uitvoeren, degene die datasets willen onderzoeken op trends en andere relaties. 

Voorbeeld van een opdracht tijdens de masterclass:

  1. Bestudeer en analyseer de workflow bij: Tree model -Hyper parametric tuning en bekijk hoe dit wordt toegepast bij de uitgebreide bank dataset “bank-additional-full.csv”.
  2. Lees vervolgens https://.../Articles/2014_intro_supervised_learning.html
    https://.../blog/2016/model-evaluation-selection-part1.html
    https://.../blog/2016/model-evaluation-selection-part2.html
    Je kunt eventueel focussen op de hyper-parameter tuning onderdelen.
  3. Voor degene die een paper wil schrijven, je kunt overwegen om deze bankanalyse te gebruiken als referentieaanpak voor een rapportopbouw met Context, Doel, Methoden, Resultaten, Conclusie en Evaluatie. 

Flexibele cursus met aandacht voor uw situatie.

  1. Cursussen zijn flexibel uitbreidbaar. Elke cursus start met een workshop (1 dag) of foundation deel (2 dagen), uitbreidbaar met extra verdieping tot een advanced of professional cursus.
  2. Wil je met een collega c.q. komen er 2 deelnemers van dezelfde organisatie, dan is korting mogelijk, geef dan je telefoonnummer door.
  3. De cursusprijs is zonder studiemateriaal, boeken, catering en eventuele lunches, extra verdiepingsdagen en examens.
  4. Startgarantie of je eigen doorloopschema opgeven, behoort tot de mogelijkheden!
  5. Flexibele planning; deze kan in overleg met jou of tijdens de uitvoering worden aangepast naar de mogelijkheden.
8,4
Gemiddeld cijfer voor Data Mining.144
Gebaseerd op 5 ervaringen
starstarstarstarstar_border
T. Meijer
Data analist
8
Data Mining.144

"Leerzaam voor detail inzicht om relatie tussen variabelen te bepalen. Zeer specifiek op gebruik van programmeren. De docent heeft veel praktijkervaring en weet de stof goed over te brengen. De locatie was uitstekend en er werd een goede lunch geserveerd." - 01-11-2023 13:32

"Leerzaam voor detail inzicht om relatie tussen variabelen te bepalen. Zeer specifiek op gebruik van programmeren. De docent heeft veel prakt… alles lezen - 01-11-2023 13:32

starstarstarstarstar_border
Jan Meijer
IT Product Manager
8
Data Mining.144

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar laat je zeker niet afschrikken. We hebben gekeken naar het snel analyseren van data, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter. Na afloop van de cursus ben je in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen. En je kan machine learning toepassen op je gegevens (verkoopgegevens of telecomgegevens) om er waardevolle informatie en trends uit te halen. Al met al heb je na afloop voldoende kennis en vaardigheden om aan de slag te gaan. " - 18-12-2018 07:49

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar la… alles lezen - 18-12-2018 07:49

starstarstarstarstar
Gerda Bosman
10
Data Mining.144

"Data mining is op uiteenlopende gebieden inzetbaar en deze masterclass geeft een goed inzicht in de theorie, de toepassingen en daarnaast de nodige handvatten om zelf aan de slag te gaan in de praktijk. Door de duidelijke manier van presenteren door de docent en dankzij de gemotiveerde mede-studenten ook te doen zonder uitgebreide ICT achtergrond. Heel veel geleerd." - 10-05-2016 10:37

"Data mining is op uiteenlopende gebieden inzetbaar en deze masterclass geeft een goed inzicht in de theorie, de toepassingen en daarnaast de… alles lezen - 10-05-2016 10:37

starstarstarstarstar_border
Bonte
8
Data Mining.144

"Interessante masterclass waarin veel theorie besproken wordt, maar er ook veel aandacht is voor de verschillende datamining tools. Door middel van praktijk voorbeelden en ervaring, zijn er veel mogelijkheden om datamining zelf toe te passen weergegeven door de docent. De lessen zijn interactief, waardoor het datamining onderwerp leeft gedurende de classes." - 28-03-2016 20:07

"Interessante masterclass waarin veel theorie besproken wordt, maar er ook veel aandacht is voor de verschillende datamining tools. Door midd… alles lezen - 28-03-2016 20:07

starstarstarstarstar_border
Maarten Klein
TiSiT BV
8
Data Mining.144

"Goede masterclass met een goede mix van theorie en hands on. De trainer is zeer ervaren en heeft naast zijn grote theoretische kennis ook veel praktijk ervaring. De frequentie en locatie wordt in overleg met de cursisten bepaald, werd hier inperste instantie door verrast. hierdoor was de doorlooptijd van de class langer dan verwacht, dit had wel als voordeel dat voor langere tijd met het onderwerp bezig bent. Het afsluiten van de class met het tentamen en een paper heeft zeker toegevoegde waarde omdat je dan gedwongen wordt om alles nog een keer goed door te nemen en je kennis ook in praktijk te brengen." - 25-03-2016 08:33

"Goede masterclass met een goede mix van theorie en hands on. De trainer is zeer ervaren en heeft naast zijn grote theoretische kennis ook ve… alles lezen - 25-03-2016 08:33

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Vraag nu gratis en vrijblijvend informatie aan:

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
We slaan je gegevens op, en delen ze met CAI advies, om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen. Meer info vind je in ons privacybeleid.