TemplateMo 565 Onix Digital https://templatemo.com/tm-565-onix-digital -->


Khai phá dữ liệu cơ bản

Ngày nay, công nghệ thông tin phát triển đồng nghĩa với việc phát triển các phần mềm ứng dụng. Phần mềm Khai phá dữ liệu là một công cụ phân tích dùng để phân tích dữ liệu, cho phép người sử dụng phân tích dữ liệu theo nhiều góc nhìn khác nhau, phân loại dữ liệu theo những quan điểm riêng biệt và tổng kết các mối quan hệ đã được bóc tách. Từ thực tế đó, Brainwork Việt Nam xây dựng và phát triển Khóa học “Khai phá dữ liệu cơ bản” với thông tin như sau:

Đối tượng tham dự

Cán bộ Nhân viên của các Tổ chức, Doanh nghiệp.

Mục tiêu

Sau khi tham dự 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 báo kinh doanh;
  • Trình bày các hình thức phân tích dữ liệu chính và cấu trúc thông tin xử lý dữ liệu;
  • Sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để phục vụ công tác kinh doanh.

Thông tin giảng viên

Chuyên gia đào tạo về giải pháp công nghệ số cho các Tổ chức, Doanh nghiệp.

Nội dung

Phần 1DATA MINING & ỨNG DỤNG TRONG KINH DOANH

  • Quá trình khám phá tri thức & Các khái niệm
  • Ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu
  • Ứng dụng của khai phá dữ liệu trong thực tế kinh doanh
  • Tầm quan trọng và lợi thế của Phân tích kinh doanh.
  • Ví dụ & nghiên cứu tình huống

Phần 2 CÁC HÌNH THỨC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

  • Phân tích dự đoán, mô tả…
  • Ứng dụng khác nhau của phương pháp phân tích
  • Mục tiêu & nguyên tắc cơ bản của khai thác dữ liệu
  • Các mô hình khác nhau trong Khai thác dữ liệu
  • Mô hình khai thác dữ liệu so với mô hình thống kê
  • Các tác vụ khai phá dữ liệu chính & Quy trình khai thác dữ liệu
  • Các công cụ dùng khai phá dữ liệu: Weka, Rapidminer, R…

Phần 3 CẤU TRÚC THÔNG TIN VÀ TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU

  • Dữ liệu/ Cấu trúc thông tin /Kho dữ liệu (Data warehouse)
  • Business Intelligence
  • Ứng dụng Analytics trong Tổ chức/ Doanh nghiệp
  • Các vấn đề về khảo sát và tiền xử lý dữ liệu
  • Làm sạch, tích hợp, biến đổi, thu giảm dữ liệu
  • Rời rạc hóa dữ liệu
  • Tạo cây phân cấp ý niệm
  • Biểu diễn dữ liệu/ Stable coin/Digital Yuan và Libra
  • Thực hành

Phần 4 KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG PHÂN TÍCH KINH DOANH

  • • Phương pháp dự báo dựa vào hồi qui dữ liệu
  • • Tổng quan về hồi qui
  • • Hồi qui tuyến tính & Hồi qui phi tuyến
  • • Ứng dụng hồi qui cho bài toán dự báo trong học máy
  • • Các vấn đề với hồi qui.
  • Thực hành

Phần 5 KỸ THUẬT KHAI THÁC PHÂN LỚP DỮ LIỆU

  • Học máy (Machine learning) trong khai phá dữ liệu
  • Mô hình học tự động giám sát & Không giám sát
  • Mô hình phân lớp dữ liệu: Phân lớp dữ liệu dựa vào hồi quy
  • Phương pháp đánh giá một kỹ thuật phân lớp dữ liệu
  • Kỹ thuật phân lớp dựa vào Cây quyết định
  • Phân lớp dữ liệu dựa vào rừng ngẫu nhiên xác suất.

KIỂM TRA CUỐI KHOÁ

(*): Nội dung đào tạo có thể được điều chỉnh theo yêu cầu và thực tế triển khai.