Cursus Data Mining

Datagedreven werken is al jaren de norm voor organisaties, maar hoe zet je die grote hoeveelheden snel veranderende data, ook wel Big Data genoemd, om in waarde voor je business? Tijdens de training Data Mining leg je een stevige basis als data scientist. Je maakt kennis met de terminologie, zoals Data Mining en Machine Learning en we scheiden de zin van de onzin. Je leert verschillende data mining processen toepassen volgens het CRISP-DM model, waarbij je zelf een case uit werkt.

Algemene omschrijving

Organisaties beschikken tegenwoordig over enorme hoeveelheden data, die hen kunnen helpen om sturing te geven aan de business strategie en bedrijfsprocessen, om zo meer waarde te leveren aan hun klanten. Data Mining is een benaming voor het geheel aan methoden, processen, tools en vaardigheden waarmee je deze waarde uit je data haalt.

Voor organisaties in vrijwel iedere sector, of het nu overheid, gezondheidszorg, retail, bank- of verzekeringswezen is, geldt dat mensen met goede kennis van data analysetechnieken vandaag de dag onmisbaar zijn.

Maar wat houden al die buzzwords, zoals Big Data, Data Mining, Machine Learning en Predictive Analytics nu eigenlijk in? Hoe zorg je ervoor dat de kwaliteit van je informatie dusdanig geborgd is, dat je er strategische beslissingen op kunt baseren? Welke methoden, technieken en systemen liggen hieraan ten grondslag? Welke vaardigheden moet je als data professional hebben om succesvol te zijn?

Training Data Mining

Tijdens de training Data Mining maak je kennis met diverse data analysetechnieken en leer je hoe je Data Mining binnen een organisatie op de juiste wijze toepast. We geven een overview van de beschikbare methoden, modellen, algoritmen en tools en je leert welke analysetechnieken en -tools je toepast in verschillende scenario's.

Een praktijkcase loopt als rode draad door de training. Je past het CRISP-DM 6 fasen model (Cross Industry Standard Process for Data Mining) toe, één van de meest gebruikte Data Mining modellen in de markt. Je analyseert de business case en de bijbehorende data, je prepareert en modelleert de data, evalueert je model en past het toe op de data. Tenslotte ga je je resultaten visualiseren. De praktijkcase sluit zo goed mogelijk aan bij de dagelijkse werkomgeving van de deelnemers aan de training.

We geven een overview van beschikbare platforms (zoals Azure), analyse- en visualisatiesoftware (Rapidminer, Orange, Power BI, Qlik, Tableau) en de hele Data Management omgeving (aan de hand van het DAMA DMBOK framework).

Bedrijfstraining Data Mining

Heb je collega's met dezelfde opleidingsbehoeften? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's. Zo sluit een bedrijfstraining perfect aan bij de wensen, voorkennis en analyse cases in jouw organisatie. Zo kun je tijdens een bedrijfstraining werken met je eigen datasets en leer je hoe je daaruit waarde kunt halen voor je eigen processen.

Programma

Tijdens de cursus Data Mining komen de volgende onderwerpen aan bod:

• Introductie Data Mining en Big Data
• • Wat is big data?
  • Begrippen en terminologie
  • Toekomst van data science en machine learning
  • Datakwaliteit
  • ETL processen
  • Algoritmen en analytics
  • Infrastructuur en tools
• Het Data Analytics proces
• • Introductie CRISP-DM model
  • • Business Understanding
    • Data Understanding
    • Data preparation
    • Modeling
    • Evaluation
    • Deployment
  • Datavisualisatie en rapportage
• Architectuur een platformen voor data mining
• Data management
• • Het DAMA DMBOK framework
  • Governance en compliance
  • Data Security en privacy
• Praktijkcase: Data Mining proces uitvoeren aan de hand van het CRISP-DM model
• • De case wordt zoveel mogelijk afgestemd op de achtergrond van de deelnemers
  • Gebruikmaken van verschillende analyse processen en algoritmen
  • Visualiseren van resultaten in een rapportage tool
• Roadmap voor implementatie van Data Mining binnen organisaties
• Best Practices