- หมวด
- หลักสูตรการงานอาชีพ
- หลักสูตรมัธยมต้น
- หลักสูตรมัธยมปลาย
- หลักสูตรภาษาต่างประเทศ
- หลักสูตรบริหารธุรกิจ
- หลักสูตร IT
- เบเกอรี่ขนมหวาน
- คอร์สสอนทำเบเกอรี่ (15)
- หลักสูตรอาหารและโภชนาการ (15)
- คอร์สนวดเพื่อสุขภาพ (2)
- วัดผล (0)
- หลักสูตรมัธยมต้น (12)
- เก็งข้อสอบติวเข้า ม.4 โรงเรียนดัง (4)
- เก็งข้อสอบเข้ามหิดลวิทยานุสรณ์ (3)
- เก็งสอบเข้าเตรียมอุดมศึกษา (5)
- ติวคณิตศาสตร์ ม.4-5-6 (21)
- ติวฟิสิกส์ ม.4-5-6 (13)
- ติวเข้ามหาวิทยาลัย (8)
- วัดผล (0)
- หลักสูตรมัธยมปลาย (51)
- ภาษา AEC (4)
- ภาษาญี่ปุ่น (2)
- ภาษาเยอรมัน (2)
- หลักสูตรผู้ประกอบการ KU (0)
- ค้นหา
- ติดต่อเรา
- Home
- My Course
- Cart
- Instructor
- Order/Payment
- ช่วยเหลือ
You are here
Pentaho BI หลักสูตร 2
- รหัสคอร์ส : IT1112
- ราคา : 0 บาท
- ความยาวหลักสูตร : 17 ชั่วโมง
- ระยะเวลาเรียน : 180 วัน
รายละเอียด
Data Analytics with Pentaho BI Weka R and Hadoop From Business Intelligence to Data Science
วีดีโอบันทึกการอบรมเชิงปฎิบัติการ Pentaho BI หลักสูตร 2 : Data Analytics with Pentaho BI, Weka, R, and Hadoop: From Business Intelligence to Data Science การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือที่หลากหลาย เน้นหลักการของวิเคราะห์ Predictive model การนาโมเดลไปใช้อัตโนมัติ (Prescriptive) และการประมวลผล big data ตามหลักการของ Data Science บน Pentaho Business Analytic Platform
หัวข้อที่ 1
- โจทย์สาหรับทำ BI “การทำเหมืองข้อมูลของระบบการจัดการเรียนออนไลน์: กรณีศึกษาของระบบ ATutor” ที่ http://ejournals.swu.ac.th/index.php/ssj/article/viewFile/847/846
- ออกแบบ Data model สำหรับการวิเคราะห์
- นำข้อมูล ATutor_wh (ที่ ETL แล้ว) เข้าฐานข้อมูล PostgreSQL
- ทดสอบ ATutor Solutions: Report, Cube, Dashboard
หัวข้อที่ 2
- การทำเหมืองข้อมูลด้วย Weka: Classification, Prediction, Association, Clustering โดยใช้ Explorer และ Experimenter Interface
หัวข้อที่ 3
- การวิเคราะห์ข้อมูลของโจทย์สำหรับทำ BI “การทำเหมืองข้อมูล ATutor” โจทย์ประเภท Clustering โดยใช้ Knowledge Flow Interface และการนำโมเดล Weka เข้า Pentaho Data Integration (ETL)
หัวข้อที่ 4
- การใช้ Weka ในการวิเคราะห์โจทย์ Classification/Prediction โดยใช้ Multilayer Perceptron (Backpropagation Neural Network), J48 (C4.5 Decision Tree Algorithm) และ Linear Regression หน้า 10/ 10
- THAI – AUSTRALIAN TECHNOLOGICAL SERVICES CENTER Australian Government Australian Education Department
หัวข้อที่ 5
- ภาพรวมของ แนวคิดและหลักการของการวิเคราะห์ข้อมูล
- วิธีการทำเหมืองข้อมูล (data mining)
- วิธีการทางสถิติ (statistical methods)
- Business Intelligence and - Data Science
หัวข้อที่ 6
- การใช้โปรแกรม Rในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
- การติดตั้งโปรแกรม R -DescriptiveStatistics, T-test, One way ANOVA, Chi-square, Correlation & Regression &Non-parametric Statistics
- หัวข้อเสริมพิเศษ : การออกแบบและสร้าง Data Model ด้วย Power Architect
หัวข้อที่ 7
- แนวคิดและหลักการของการวิเคราะห์ big data ด้วย Hadoop และ Pentaho-Hadoop (Pentaho Data Science Pack)
หัวข้อที่ 8
- วิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่าง Web log ด้วย Pentaho-Hadoop
หัวข้อที่ 9
- การสร้าง Transformation ของการวิเคราะห์ Web log ด้วย Pentaho-Hadoop
หัวข้อที่ 10
- การติดตั้ง Hadoop, Hive, Hbase