Praktijkgericht Data Mining, Data Analyse & Data Visualisatie met KNIME

Home/Praktijkgericht Data Mining, Data Analyse & Data Visualisatie met KNIME

Data mining; data doorspitten, dat is de nieuwe trend.  Exploratie van Big Data en helder visualiseren van informatie. Data Driven Architecturen zijn in opkomst. Zaak is om snel de grote hoeveelheid data te kunnen analyseren en te visualiseren zodat er nuttige informatie kan worden afgeleid. Informatie die cruciaal kan zijn bij innoveren of verbeteren van de marktpositie.

Data mining en andere data analyse technieken staan hierdoor in de belangstelling. Ook het juist presenteren van informatie is belangrijk, en het moet niet te moeilijk zijn omdat ook manager graag effectief deze informatie willen verkrijgen en begrijpen. Veelal gebruikt men dan een dashboard om de informatie te presenteren.

Ook ongestructureerde data moet gebruikt kunnen worden om informatie samen te stellen,  zoals bijvoorbeeld beelden of images.  Daarnaast is het doorspitten van grote data sets (Big Data) belangrijk.  Elke data analyse strategie heeft zo zijn eigen algoritmes en technieken. Het is handig als data scientist /data analist om te weten wanneer je welke techniek kan gebruiken.

Data doorspitten kan alleen zinvol als je een richting hebt c.q. een doelvraag hebt die je wilt beantwoorden. Formuleren van doelvragen is een business analyse activiteit, daarna is het aan de data scientist om deze doelvraag te beantwoorden door data analyse uit te voeren. Er wordt dan gericht gespit!

Praktijkgerichte masterclass over data mining, data exploratie, data analyse en data visualisatie .
Wij gaan in op:
– state of the art betreffende gebruik van databases en data mining.
– fundamentele algoritmen om data en databases voor te bereiden,
– data geschikt maken voor data warehousing en data mining.
– basis datastructuren en organisatie daarvan
– een aantal belangrijke nieuwe toepassingen van data mining:
.. marketering, social media, website analysis,
.. biosequence databases, sociale netwerken, graphic mining.
– consumentdata analyseren door machine learning
– consumentprofiel samenstellen.
– learning algoritmes, cluster analyse,
– meerdimensionale schalingstechnieken, …
– gebruik van diverse tools voor data analyse.

Cursus : € 2050,95,- incl. 21% BTW (0f € 1695,- ex. BTW)
Avondcursus : € 399, – incl. BTW (of € 330,- ex. BTW) per lesavond
Literatuur, catering ,lunches en studiematerialen € 102,85 incl. BTW
(of  € 85,- ex. BTW).
Startgarantieoptie  € 242,-  (of 200,- ex. BTW

Vraag informatie aan voor gedetailleerd kostenoverzicht en kortingsmogelijkheden.

Studiebelasting: totaal, inclusief lessen; 24-30 uur.
Voorkennis: HBO denkniveau, kennis over statistiek, niveau 1e jaars bachelor
Niveau: het is een post-HBO niveau training.

Voor degene in de rol van Data-Analist, Business Analist,
Marketeers maar ook Informatie architecten
Developers met interesse in analyseren data.

Het programma sluit tevens goed aan bij
ervaren (big data) projectmanagers die zich verder
willen specialiseren op het gebied van data mining
en machine learning

Doelstelling: kennis, inzicht en vaardigheid verkrijgen, en
voorbereiding op een essay beoordeling indien gewenst.

CAI werkt samen met docenten die enerzijds nog actief zijn als marketeer of data scientist, dus in de beroepspraktijk staan en anderzijds dit vak verzorgen aan de universiteiten zoals Universiteit Leiden, Erasmus School of Management, Universiteit Tilburg en TU Eindhoven.

training 4 dagen, eens per 2 a 3 weken een lesdag.
training 8 avonden, eens per 2 weken een lesavond/dagdeel.

bereidt voor op examen:
– DMBD assessment van Universiteit Genéve, UBIS.;
– DMBD examen CAI.

leslocaties: Den haag, Utrecht of Amsterdam. Op verzoek in Tilburg.

Schrijf je nu in!


Informatie aanvraag
CAI, opleidingen B.V. & advies B.V. Adres : Polakweg 10-11 , 2288 GG, Rijswijk (zh). Telefoon administratie: +31(0)70-2093021 Telefoon facturatie: +31(0)70-3295196. e-mail algemeen info@cai-opleidingen.nl cai@xs4all.nl e-mail voor lopende groepen gebruik de leeromgeving Internet http://www.cai-opleidingen.nl Internet (alternatief) http://www.xs4all.nl/~cai