Khóa Học Data Mining – Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu (Data Analysis)

Khóa học Oracle Database 11g: Data Mining Techniques đưa ra các khái niệm cơ bản về khai thác dữ liệu và tìm hiểu cách tận dụng sức mạnh phân tích dự đoán bằng cách sử dụng Oracle Data Miner 11g Release 2. Oracle Data Miner GUI là phần mở rộng của Oracle SQL Developer 3.0 cho phép các nhà phân tích dữ liệu làm việc trực tiếp với dữ liệu bên trong cơ sở dữ liệu.

Đang xem: Khóa học data mining

Oracle Data Miner GUI cung cấp các công cụ trực quan giúp bạn khám phá dữ liệu đồ họa, xây dựng và đánh giá nhiều mô hình khai thác dữ liệu, áp dụng các mô hình Khai phá dữ liệu Oracle cho dữ liệu mới và triển khai các dự đoán và thông tin chi tiết của Oracle Data Mining trong toàn doanh nghiệp.Oracle Data Miner”s SQL APIstự động khai thác dữ liệu Oracle và triển khai kết quả trong thời gian thực. Bởi vì dữ liệu, mô hình và kết quả vẫn còn trong cơ sở dữ liệu Oracle, việc di chuyển dữ liệu được loại bỏ, bảo mật được tối đa hóa và độ trễ thông tin được giảm thiểu.

Xem thêm: Thiết Kế Nhà Diện Tích Nhỏ 40M2, 20 Mẫu Nhà Cấp 4 40M2

MỤC TIÊU KHÓA HỌC

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên có khả năng:

Giải thích các khái niệm khai phá dữ liệu cơ bản và mô tả lợi ích của phân tích dự báoNắm bắt các nhiệm vụ khai phá dữ liệu chính và mô tả các giai đoạn quan trọng của quá trình khai phá dữ liệuSử dụng Oracle Data Miner để xây dựng, đánh giá, áp dụng và triển khai nhiều mô hình khai phá dữ liệuSử dụng các dự đoán và thông tin chi tiết của Oracle Data Mining để giải quyết nhiều khía cạnh của vấn đề kinh doanh bao gồm: phân tích hành vi cá nhân, dự báo giá trị, khám phá các sự kiện xảy ra đồng thời,…Triển khai các mô hình khai thác dữ liệu để truy cập hàng loạt hoặc theo thời gian thực bởi người dùng cuối

​ĐỐI TƯỢNG THAM GIA

Application DevelopersDatabase AdministratorsBusiness AnalystsData Warehouse Analyst

ĐIỀU KIỆN THAM GIACó kiến thức hoặc kinh nghiệm làm việc với ngôn ngữ SQL cũng như thiết kế và quản trị hệ CSDL Oracle.

Xem thêm: Khóa Học Đàn Guitar Hiển Râu, Haketu Cho Người Mới, Khóa Học Guitar Hiển Râu

KHÓA HỌC LIÊN QUAN

CHỨNG NHẬN

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp chứng nhận hoàn tất khóa học của Oracle.

NỘI DUNG KHÓA HỌC

Module 1: Introduction

Suggested Course Pre-requisitesSuggested Course ScheduleReview location of additional resources (including ODM and SQL Developer documentation and online resources)Practice and Solutions StructureClass Sample SchemasCourse Objectives

Module 2: Overviewing Data Mining Concepts

Why use Data Mining?Examples of Data Mining ApplicationsSupervised Versus Unsupervised LearningSupported Data Mining Algorithms and UsesWhat is Data Mining?

Module 3: Understanding the Data Mining Process

Common Tasks in the Data Mining Process

Module 4: Introducing Oracle Data Miner 11g Release 2

Data mining with Oracle DatabaseIntroducing the SQL Developer interfacePreviewing Data Miner WorkflowsExamining Data Miner NodesIdentifying Data Miner interface componentsSetting up Oracle Data MinerAccessing the Data Miner GUI

Module 5: Using Classification Models

Adding a Data Source to the WorkflowExamining Class Build TabsCreating Classification ModelsComparing the ModelsBuilding the ModelsReviewing Classification ModelsSelecting and Examining a ModelUsing the Data Source Wizard

Module 6: Using Regression Models

Building the ModelsPerforming Data TransformationsUsing the Data Source WizardAdding a Data Source to the WorkflowSelecting a ModelReviewing Regression ModelsComparing the ModelsCreating Regression Models

Module 7: Performing Market Basket Analysis

Creating an Association Rules ModelCreating a New WorkflowReviewing Association RulesWhat is Market Basket Analysis?Adding a Data Source to th WorkflowBuilding the ModelDefining Association RulesExamining Test Results

Module 8: Using Clustering Models

Comparing Model ResultsDefining and Building Clustering ModelsAdding Data Sources to the WorkflowDefining Output FormatDescribing Algorithms used for Clustering ModelsExamining Cluster ResultsSelecting and Applying a ModelExploring Data for Patterns

Module 9: Performing Anomaly Detection

Building the ModelCreating the ModelReviewing the Model and Algorithm used for Anomaly DetectionAdding Data Sources to the WorkflowExamining Test ResultsEvaluating ResultsApplying the Model

Module 10: Deploying Data Mining Results