Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

Niveau
Tijdsduur
Locatie
Op locatie, Online
Startdatum en plaats
Logo van CAI opleidingen
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8,4 CAI opleidingen heeft een gemiddelde beoordeling van 8,4 (uit 241 ervaringen)

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

8,5
Gemiddeld cijfer voor Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.
Gebaseerd op 4 ervaringen Lees alle ervaringenchevron_right
starstarstarstarstar_border
Jan Meijer
IT Product Manager
8
Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

"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

computer Online: Skype
sep. 2020
placeAmsterdam- Den Haag en Skype
5 okt. 2020
check_circle Startgarantie
placeUtrecht - Nijmegen
26 okt. 2020
placeDen Haag - Breda
20 nov. 2020
computer Online: Skype
nov. 2020
placeUtrecht - Zwolle
11 dec. 2020
computer Online: Skype
dec. 2020

Beschrijving

Klassikale cursus in groepjes met genoeg onderlinge afstand. On-line & interactief kan altijd starten!

- Cursusprijs is zonder materialen, literatuur, catering en examen.
- Incompany kent groepsprijzen, bel CAI voor offerte. 
- Een kleine groep kan starten met een blended uitvoering.
- Geplande start+locatie start na overleg.
- Andere datum/locatie kan op uw verzoek worden ingepland.

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.

Brochure aanvragen; a.u.b. telefoonnummer invullen want we willen afstemmen of deze cursus bij u past gezien de randvoorwaarden.

Deze cursus op HBO/post-HBO niveau geeft een introductie in data mining en data science technieken en hoe met KNIME -dashboard en Phyton data analyses uit te voeren. In beginsel kan via KNIME visueel worden geprogrammeerd. Er komt wel iets van statistiek bij maar dat wordt goed…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Data mining, Datavisualisatie, Business intelligence, Excel en Big Data.

Klassikale cursus in groepjes met genoeg onderlinge afstand. On-line & interactief kan altijd starten!

- Cursusprijs is zonder materialen, literatuur, catering en examen.
- Incompany kent groepsprijzen, bel CAI voor offerte. 
- Een kleine groep kan starten met een blended uitvoering.
- Geplande start+locatie start na overleg.
- Andere datum/locatie kan op uw verzoek worden ingepland.

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.

Brochure aanvragen; a.u.b. telefoonnummer invullen want we willen afstemmen of deze cursus bij u past gezien de randvoorwaarden.

Deze cursus op HBO/post-HBO niveau geeft een introductie in data mining en data science technieken en hoe met KNIME -dashboard en Phyton data analyses uit te voeren. In beginsel kan via KNIME visueel worden geprogrammeerd. 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 party 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 kunt 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?").

Investering; zie prijsinformatie. Let op, bijkomend materiaalkosten. 

Randvoorwaarden; enige kennis van statistiek (mediaan, gemiddelde, std. deviatie, etc.. wordt wel verwacht). Een HBO denkniveau wordt verwacht.

Uitvoering; 4 dagen, eens in de 2 a 3 weken een lesdag, 9-11 weken doorloop. Kan ook gecombineerde met interactieve on-line sessies met de docent.

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. Er is één hoofdboek (paper back). 

Startprognose; deze cursus start 3 keer per jaar, bij voldoende belangstelling vaker. Voor details over planning, locatie, examenkosten kunt u het best direct contact opnemen met deze aanbieder; CAI-opleidingen uit Rijswijk. 

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

KNIME beschikt daarnaast over een R en Python plugin en er zijn mogelijkheden voor 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 als rerferentieaaanpak voor een rapportopbouw met; Context, Doel, Methoden, Resultaten, Conclusie en Evaluatie.  
8,5
Gemiddeld cijfer voor Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.
Gebaseerd op 4 ervaringen
starstarstarstarstar_border
Jan Meijer
IT Product Manager
8
Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

"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
Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

"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
Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

"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
Praktijkgerichte Data Mining, Data Science en Data Visualisatie met met KNIME.

"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

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Vraag nu gratis en vrijblijvend informatie aan:

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
We slaan je gegevens op, en delen ze met CAI opleidingen, om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen. Meer info vind je in ons privacybeleid.