VERİ MADENCİLİĞİ

Eğitim Amacı

Veri madenciliği şirketin çok büyük veri yığınlarından kritik bilgileri elde etmelerini sağlar. Böylelikle şirketler normal şartlar altında uzun zaman süren araştırmalarla doğruluğu kesin olmayacak şekilde elde edecekleri bilgiyi “Data Mining” (Veri Madenciliği) sayesinde kısa sürede ve kesin olarak elde ederler. Elde ettikleri bu bilgiyi objektif değerlendirmeler yaparak yada şirketle ilgili stratejik kararlar almada kullanırlar. Bu bilgiler kurumsal veri kaynaklarının iyi analiz edilmesine ve iş dünyasındaki yaklaşımlara ilişkin tahminlerde bulunmasına yardımcı olur. Kısaca “Data Mining” sayesinde şirketler stratejik adımlar atarken çok büyük veri yığınları arasından kendilerine yol gösterecek kritik verileri ayıklayarak analiz edebilirler.

Tıp, finans, sağlık, sigorta, pazarlama alanlarında ve daha pek çok sektörde gün geçtikçe veri madenciliğine olan ihtiyaç artmaktadır.

Eğitim İçeriği

  • Veri Madenciliği Ve İlgili Kavramlar: Veri Madenciliği İle Yapılan İşler, Veri Tabanlarında Bilgi Keşfiş, Model ve Algoritma Kavramları, Veri Madenciliği Döngüsü, Bilgi Getirme (IR), Karar Destek Sistemleri (DSS), Veri Ambarları, OLAP (On- Line Analitik İşletme),İşletmecilik Uygulamaları.
  • Veri Madenciliği Teknikleri: Veri Madenciliğinde İstatistiki Pespektif, Benzerlik Ölçütleri, Karar Ağaçları, Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar.
  • Veri Madenciliğinde Ana Konular ve Uygulama Örnekleri: Sınıflandırma (Classification), Kümeleme (Clustering) Birliktelik Kuralları (Association Rules), Profesyonel Yazılım Dünyası.
  • Değerleme ve Özetleme

Süre: 2 gün

Kimler Katılmalı: Katılımcıların istatistiksel konulara yabancı olmaması gerekir. Özellikle istatistiksel veri analizi yapan ya da büyük miktarlarda veriyi değerlendirmek zorunda olan sektör çalışanları için tavsiye edilir.

%d blogcu bunu beğendi: