Struttura del corso

Sorgenti dei metodi

  • Intelligenza artificiale
  • Apprendimento automatico
  • Statistics
  • Sorgenti dei dati

Pre-elaborazione dei dati

  • Import/Esport dati
  • Esplorazione e visualizzazione dei dati
  • Riduzione della dimensionalità
  • Gestione dei valori mancanti
  • Pacchetti R

Principali compiti del data mining

  • Analisi automatica o semiautomatica di grandi quantità di dati
  • Estrazione di pattern interessanti precedentemente sconosciuti
    • gruppi di record di dati (analisi dei cluster)
    • record anomali (rilevamento delle anomalie)
    • dipendenze (mining delle regole d'associazione)

Data mining

  • Rilevamento di anomalie (rilevazione degli outlier/cambiamenti/deviazioni)
  • Apprendimento delle regole d'associazione (modellizzazione delle dipendenze)
  • Cluster analysis
  • Classificazione
  • Regressione
  • Riepilogo
  • Mining dei pattern frequenti
  • Analisi del testo
  • Alberi decisionali
  • Regressione
  • Neural Networks
  • Mining di sequenze
  • Mining dei pattern frequenti

Data dredging, data fishing, data snooping

Requisiti

Good R knowledge.

 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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