Szkolenie Data Mining z wykorzystaniem R
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: Dane i Analityka
- KOD SZKOLENIA: IT-DA-243
- CZAS TRWANIA: 2 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 2450 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie zapewnia dogłębne zrozumienie technik eksploracji danych z wykorzystaniem języka R. Program łączy teorię z intensywnymi warsztatami praktycznymi, podczas których uczestnicy uczą się stosować zaawansowane metody analizy do odkrywania ukrytych wzorców w danych. Szczególny nacisk położony jest na praktyczne zastosowanie algorytmów data mining oraz interpretację otrzymanych wyników w kontekście biznesowym.
Profil uczestnika
- Analitycy danych pracujący z dużymi zbiorami
- Specjaliści data science
- Badacze zajmujący się exploracją danych
- Analitycy biznesowi
- Specjaliści ds. uczenia maszynowego
- Pracownicy działów analitycznych
- Konsultanci business intelligence
- Inżynierowie danych
Agenda
- Przygotowanie danych
- Preprocessing i czyszczenie danych
- Transformacja i normalizacja
- Selekcja cech
- Obsługa brakujących wartości
- Techniki eksploracyjne
- Analiza skupień
- Reguły asocjacyjne
- Detekcja anomalii
- Redukcja wymiarowości
- Modelowanie predykcyjne
- Drzewa decyzyjne
- Lasy losowe
- Sieci neuronowe
- Maszyny wektorów nośnych
- Walidacja i wdrożenie
- Ocena modeli
- Interpretacja wyników
- Wizualizacja rezultatów
- Wdrażanie rozwiązań
Korzyści
Uczestnik zdobędzie praktyczną umiejętność stosowania zaawansowanych technik eksploracji danych w języku R. Rozwinie zdolność identyfikacji odpowiednich metod analizy dla różnych typów problemów biznesowych. Nauczy się przygotowywać dane do analizy i oceniać ich jakość. Pozna metody wykrywania wzorców i zależności w złożonych zbiorach danych. Będzie potrafił budować i oceniać modele predykcyjne. Opanuje techniki interpretacji i prezentacji wyników analiz data mining.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Podstawowa znajomość języka R
- Znajomość statystyki opisowej
- Doświadczenie w analizie danych
- Podstawy algebry liniowej
Zagadnienia
- Preprocessing danych
- Eksploracyjna analiza danych
- Analiza skupień
- Reguły asocjacyjne
- Detekcja anomalii
- Redukcja wymiarowości
- Modelowanie predykcyjne
- Ocena modeli
- Wizualizacja wyników
- Interpretacja rezultatów
- Implementacja rozwiązań
- Najlepsze praktyki
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Anna Polak
+48 600 010 440
anna.polak@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Anna Polak
+48 600 010 440
anna.polak@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania























