masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

Tijdsduur
Startdatum en plaats
Logo van CAI opleidingen
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8,4 CAI opleidingen heeft een gemiddelde beoordeling van 8,4 (uit 233 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, startdatum, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

8,5
Gemiddeld cijfer voor masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie
Gebaseerd op 4 ervaringen Lees alle ervaringenchevron_right
starstarstarstarstar_border
Jan Meijer
IT Product Manager
8
masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar laat je zeker niet afschrikken. We hebben gekeken naar het snel analyseren van data, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter. Na afloop van de cursus ben je in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen. En je kan machine learning toepassen op je gegevens (verkoopgegevens of telecomgegevens) om er waardevolle informatie en trends uit te halen. Al met al heb je na afloop voldoende kennis en vaardigheden om aan de slag te gaan. " - 18-12-2018 07:49

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar la… alles lezen - 18-12-2018 07:49

Startdata en plaatsen

Den haag
19 jul. 2019
check_circle Startgarantie
Utrecht
2 aug. 2019
Utrecht
23 aug. 2019
Amsterdam
18 sep. 2019
Utrecht
25 okt. 2019
Utrecht
13 nov. 2019
Den Haag
13 dec. 2019

Beschrijving

* Er zijn diverse kortingsmogelijkheden op cursus, examen of literatuur. Details over deze mogelijkheden, bel direct met Springest. 
* Startgarantie: als u zeker wil stellen dat uw cursus doorgaat (ook bij onvoldoende belangstelling).

Data analyse en data visualisatie is belangrijk om snel te reageren op de markt, concurrentie en klantvraag. Het doorzoeken (data mining) van gegevens of van verwerkte data in processen (proces mining) of doorzoeken van teksten (text mining) zijn technieken die hierbij kunnen worden ingezet.

Er komt wel iets van statistiek bij maar dat wordt goed uitgelegd. We kijken naar methoden om snel analyse van data uit te voeren, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter.
Na afloop van de cursus ben je in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen. Daarnaast kan je machine learning toepassen op eigen gegev…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Stuur een e-mail naar help+flanders@springest.be

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Statistiek, Project management, ICT Management & Strategie, Integraal management en Toetsen & beoordelen.

* Er zijn diverse kortingsmogelijkheden op cursus, examen of literatuur. Details over deze mogelijkheden, bel direct met Springest. 
* Startgarantie: als u zeker wil stellen dat uw cursus doorgaat (ook bij onvoldoende belangstelling).

Data analyse en data visualisatie is belangrijk om snel te reageren op de markt, concurrentie en klantvraag. Het doorzoeken (data mining) van gegevens of van verwerkte data in processen (proces mining) of doorzoeken van teksten (text mining) zijn technieken die hierbij kunnen worden ingezet.

Er komt wel iets van statistiek bij maar dat wordt goed uitgelegd. We kijken naar methoden om snel analyse van data uit te voeren, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter.
Na afloop van de cursus ben je in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen. Daarnaast kan je machine learning toepassen op eigen gegevens zoals verkoopgegevens of telecomgegevens, om waardevolle informatie te vinden en trends te onderzoeken. Al met al heb je na afloop voldoende kennis en vaardigheden om in praktijk aan de slag te gaan.

De third pary tool KNIME wordt gedurende de cursus gebruikt op je eigen laptop. Alles wat je tijdens de cursus maakt, blijft dus tot je beschikking en je kan in je avonduren verder werken mocht je dit willen. Of je kan de opgebouwde oplossingen loslaten op je eigen specifieke datasets. In de cursus gebruiken we ook Kaggle (Kaggle allows users to find and publish data sets, explore and build models in a web-based data-science environment, work with other data scientists and machine learning engineers, and enter competitions to solve data science challenges). 

De focus van deze cursus ligt op het; 
- WAT ("Wat wil ik bereiken met analyse van data, c.q. welke doelstelling of management vraag wil ik beantwoorden?")   
en ligt op het
- HOE ( "Hoe kan ik datasets onderzoeken, welke tools, welke algoritmes en technieken kan ik gebruiken, welke
  visualisatie technieken ga ik gebruiken zodat de doelgroep de informatie goed kan interpreteren?").

Contact: bel met CAI opleidingen in Rijswijk voor actuele start  informatie.
Uitvoering dag
; 4 dagen, eens in de 3 weken een lesdag, 11 weken doorloop
Uitvoering avond; 6 avonden (18:30 -21:30), eens per 2 weken een avond

inhoud;

Statistiek
- Kansen 
- Design/Causaliteit
- Toetsen
- Betrouwbaarheidsinterval
- Onderscheidingsvermogen

DataPreparatie
- Aggregeren
- Matchen
- Berekenen
- Manipuleren
- Schonen

DataVisualisatie
-Univariaat
-Bivariaat
-Multivariaat
-Interactief
-Geografie

MachineLearning
- Supervised  learning
- Unsupervised learning 
- Feature engineering
- Model evaluatie
- Model optimalisatie

Tekst mining
- Documenting
- Schonen
- Verrijken
- Word cloud
- Topic detection

doelstelling

Na de opleiding heeft de deelnemer;

  • een goed beeld waarom data mining en big data belangrijk is en welke voordelen analyse van dit soort gegevens heeft.
  • handvatten om gevonden data trends en andere informatie te kunnen presenteren / visualiseren aan de diverse doelgroepen.
  • een duidelijk inzicht in de huidige uitdagingen en state of the art betreffende gebruik van van databases en data mining.
  • heeft kennis van fundamentele algoritmen om data en databases voor te bereiden, geschikt te maken voor datamining.
  • begrijpt de basis datastructuren en de organisatie daarvan waardoor hij data kan analyseren en data mining kan toepassen op grote data sets.
  • heeft inzicht in de belangrijke algoritmen en uitdagingen betreffende een aantal belangrijke nieuwe toepassingen van data mining: marketering, social media, website analysis, biosequence databases, sociale netwerken en graphic mining.
  • Inzicht hoe consument data te analyseren door machine learning zodat het mogelijk is om persoonlijke gebruiker profielen samen te stellen die kunnen worden gebruikt bij persoonlijk adverteren of nieuwsberichten.
  • Inzicht hoe client data te analyseren door machine learning zodat het mogelijk is om risico profielen samen te stellen die kunnen worden gebruikt bij persoonlijk service zoals verzekeren of financiële dienst verlening.
  • kennis van één of meer tools om data te importeren, data te organiseren, data te schonen en data te analyseren.

doelgroep; degene die markt onderzoek of marketinganalyse wil uitvoeren, degene die datasets willen onderzoeken op trends en andere relaties. 

literatuur; o.a. Practical Machine Learning Tools and Techniques, Knime guide en andere literatuur

investering; zie prijsinfo. Let op bijkomend materiaalkosten en eventueel examenkosten. 

startprognose; deze cursus start 3 keer per jaar, bij voldoende belangstelling vaker. Voor details over planning, locatie, examenkosten, ... neemt u het best direct contact op met deze aanbieder; Cai-opleidingen uit Rijswijk. 

KNIME heeft een breed scala aan datamanipulatie functionaliteiten en machinelearningalgoritmes,eneenactieve community voor vragen. KNIME onderscheid zich door ‘Visual Programming’ met nodes van programmeertalen als Python.

KNIME beschikt daarnaast over een R en Pythonpluginenerzijnmogelijkhedenvoor het benaderen - en ook simuleren - van Hadoop Clusters ‘Big Data’ (Hive, Impala, Spark).

Voorbeeld van een opdracht in de cursus:

1.
bestudeer en analyseer de workflow bij: Tree model -Hyper parametric tuning en bekijk hoe dit wordt toegepast bij de uitgebreide bank dataset “bank-additional-full.csv”.
2.
Lees vervolgens; https://.../Articles/2014_intro_supervised_learning.html
https://.../blog/2016/model-evaluation-selection-part1.html
https://.../blog/2016/model-evaluation-selection-part2.html
Je kunt eventueel focussen op de hyper-parameter tuning onderdelen.
3:
Voor degene die een paper wil schrijven, je kunt overwegen om deze bankanalyse te gebruiken in een rapportopbouw met; Context, Doel, Methoden, Resultaten, Conclusie en Evaluatie.  

8,5
Gemiddeld cijfer voor masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie
Gebaseerd op 4 ervaringen
starstarstarstarstar_border
Jan Meijer
IT Product Manager
8
masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar laat je zeker niet afschrikken. We hebben gekeken naar het snel analyseren van data, decision trees en decision forests, het werken met KNIME en een stukje text mining vanuit Twitter. Na afloop van de cursus ben je in staat om waardevolle informatie uit een op het eerste oog berg met gegevens te halen. En je kan machine learning toepassen op je gegevens (verkoopgegevens of telecomgegevens) om er waardevolle informatie en trends uit te halen. Al met al heb je na afloop voldoende kennis en vaardigheden om aan de slag te gaan. " - 18-12-2018 07:49

"Deze Masterclass vond ik erg interessant. In het begin was het best wel even lastig, omdat er toch wel iets van statistiek bij komt. Maar la… alles lezen - 18-12-2018 07:49

starstarstarstarstar
Gerda Bosman
10
masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

"Data mining is op uiteenlopende gebieden inzetbaar en deze masterclass geeft een goed inzicht in de theorie, de toepassingen en daarnaast de nodige handvatten om zelf aan de slag te gaan in de praktijk. Door de duidelijke manier van presenteren door de docent en dankzij de gemotiveerde mede-studenten ook te doen zonder uitgebreide ICT achtergrond. Heel veel geleerd." - 10-05-2016 10:37

"Data mining is op uiteenlopende gebieden inzetbaar en deze masterclass geeft een goed inzicht in de theorie, de toepassingen en daarnaast de… alles lezen - 10-05-2016 10:37

Ashley Bonte
starstarstarstarstar_border
Ashley Bonte
8
masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

"Interessante masterclass waarin veel theorie besproken wordt, maar er ook veel aandacht is voor de verschillende datamining tools. Door middel van praktijk voorbeelden en ervaring, zijn er veel mogelijkheden om datamining zelf toe te passen weergegeven door de docent. De lessen zijn interactief, waardoor het datamining onderwerp leeft gedurende de classes." - 28-03-2016 20:07

"Interessante masterclass waarin veel theorie besproken wordt, maar er ook veel aandacht is voor de verschillende datamining tools. Door midd… alles lezen - 28-03-2016 20:07

Maarten Klein
starstarstarstarstar_border
Maarten Klein
TiSiT BV
8
masterclass Data Science met KNIME, data mining, analyse en visualisatie

"Goede masterclass met een goede mix van theorie en hands on. De trainer is zeer ervaren en heeft naast zijn grote theoretische kennis ook veel praktijk ervaring. De frequentie en locatie wordt in overleg met de cursisten bepaald, werd hier inperste instantie door verrast. hierdoor was de doorlooptijd van de class langer dan verwacht, dit had wel als voordeel dat voor langere tijd met het onderwerp bezig bent. Het afsluiten van de class met het tentamen en een paper heeft zeker toegevoegde waarde omdat je dan gedwongen wordt om alles nog een keer goed door te nemen en je kennis ook in praktijk te brengen." - 25-03-2016 08:33

"Goede masterclass met een goede mix van theorie en hands on. De trainer is zeer ervaren en heeft naast zijn grote theoretische kennis ook ve… alles lezen - 25-03-2016 08:33

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Stuur een e-mail naar help+flanders@springest.be

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heeft u nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.