데이터 마이닝의 어퍼 대학 과정 (대학 학위 + 8 ECTS 크레딧)

새로운 기술의 증가와 소셜 네트워크 사용으로 인해 회사가 처리하는 데이터의 양이 증가함에 따라 전략적 의사 결정을 돕기 위해 이러한 데이터를 이용하는 전문가에 대한 수요가 발생했습니다. 데이터 마이닝을 통해 의사 결정에 필요한 지식을 생성하여 숨겨진 패턴을 발견하고 데이터 동작에 대한 예측을 수행 할 수 있습니다. 이 데이터 마이닝 과정을 통해 데이터 마이닝을 적용하고 효과적인 방식으로 데이터를 추출하고 평가하는 데 필요한 분석 기술을 얻는 데 필요한 기술을 개발할 수 있습니다. 우리는 학생이 주인공 인이 부문을 전문으로하는 교사의 지원을 제공하는 학습 환경을 제공합니다.

- 빅 데이터 환경에 적용되는 마이닝 데이터 모델 및 기술에 대해 알아보십시오 - 빅 데이터 환경에서 사용되는 주요 통계 분석 알고리즘을 알아야합니다. 빅 데이터 환경에서 분산 된 데이터 처리에 필요한 지식을 획득 - 소셜 네트워크 분석에 그래프 이론 적용 - WEKA와 같은 데이터 도구를 프로그램 데이터 마이닝 알고리즘을 프로그램하는 것과 같은 데이터 도구 관리.

우리는 다른 분야 측면에서 다양한 가능성을 이해할 수 있습니다. 정보 시대에, 그것을 이해하고, 그것에 대한 올바른 해석을 얻는 것은 분명한 이점입니다. 이 장점은 모든 회사에서 악용되기를 원합니다. 그렇기 때문에 데이터 마이닝 과정 덕분에 전문 프로필 유형이 많은 옵션에 적합하고 활용할 수 있습니다.

이 데이터 마이닝 과정을 통해 데이터 마이닝에 사용되는 개념, 기술 및 도구를 이해할 수 있습니다. 많은 정보로 패턴, 트렌드 및 숨겨진 관계를 발견하기 위해 알고리즘 및 데이터 분석 방법을 적용하는 법을 배웁니다. 데이터 준비 및 탐사와 같은 기술, 광업 기술의 선택 및 고용 및 결과 해석.

데이터 마이닝 과정은 데이터 마이닝 분야에서 기술과 지식을 습득하는 데 관심이있는 사람들을 목표로합니다. 여기에는 컴퓨터 전문가, 분석가 및 데이터 과학자, 컴퓨터 과학 학생 및 대규모 데이터 세트에서 귀중한 정보를 추출하는 방법을 이해하는 데 관심이있는 사람이 포함됩니다.

이 교육은 공식 규제 교육 범위 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위에 포함되지 않습니다. 따라서 보완 및/또는 전문화 훈련은 전문적인 성격의 특정 기술, 기술 또는 적성을 습득하는 것을 목표로하며, 공공 노동 시장의 공공 노동 주식의 특정 노동 주식의 특정 요건을 검토하는 데 항상 보완 교육 섹션 및/또는 지속적인 훈련 내에서 워크 백 및/또는 야당 경쟁에서 거의 장점이 될 수 있습니다.