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Corso Data Mining: tecniche e strumenti

Corso

A Roma ()

720 € +IVA

Descrizione

  • Tipologia

    Corso

Descrizione

Una panoramica sulle opportunità di analisi avanzata dei dati aziendali, offerta dalle tecniche che sono catalogate nell’area denominata Data Mining. Questo corso si pone come naturale completamento dei concetti esplicitati nel corso “Data Warehouse: Architettura e Principi”. Tali tecniche, pur potendo essere utilizzate su una qualsiasi base dati aziendale, trovano nei dati organizzati nel Data Warehouse aziendale, nei Data Mart, o persino nei dati preparati per le procedue di estrazione un eccellente ambiente di lavoro Il Corso esplicita i modi di applicazione delle tecniche utilizzate per l’analisi dei dati allo scopo di evidenziare le relazioni nascoste tra essi (scoperta della conoscenza). Le varie tecniche utilizzate (Statistiche, genetiche, KBS, Reticolari) sono applicate in una cornice metodologica (KDD: Knowledge Discovery in Data), che consente di utilizzarle al meglio.

Da tener presente

Analista applicativo; Analista di organizzazione; Specialista dati; Project Manager; Analista programmatore; Specialista business; Specialista marketing.

Frequenza del Corso “Data Warehouse: architettura e principi”.

Domande e risposte

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Materie

  • Data Warehouse
  • Data Mining

Programma

Data Mining: Introduzione- Strumenti ed approcci; Ruolo della consulenza; Settori di applicazione.; Data Mining e Data Warehouse; Ruoli aziendali coinvolti; Introduzione alla metodologia - le quattro fasi. Metodologia in dettaglio - Iniziativa di Marketing; Processo; Applicazione; Infrastruttura. Approccio KDD - La cornice; I metodi statistici; Algoritmi genetici; I sistemi KBS (Knowledge Based System); Reti neuronali. Infrastruttura tecnologica - Dati Strumenti di estrazione; Quality Assurance; Integrazione con dati esterni; R-DBMS; Estensioni multimediali; Infrastruttura tecnologica Accesso Client Server e Web; Intranet ed Extranet Gestione della Sicurezza; Infrastruttura tecnologica Presentazione (GIS-Geografic Information system- Knowledge discovery application; OLAP); Performances (SMP e MPP).

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