Making Text Mining Work: Practical

Making Text Mining Work: Practical Methods and Solutions
A free copy of Dr. Fast's book on Practical Text Mining is included.

Intended Audience: Practitioners seeking tools to analyze unstructured text data.
Program Level: Intermediate
Recommend Field of Study:
• Computer Science
• Analytics
• Statistics
• Mathematics
• Finance and Marketing

Instructional Method: Group – Live CPE Credit's received for completion:
• 1.5 CPE Credits for Management Adv Service
• 1.5 Statistics
• 1.5 Specialized Knowledge and Apps
• 1.5 Business mgmt. and org
Knowledge Level: No previous experience required though some technical background in statistics or predictive analytics will be useful.

Attendees will receive an electronic copy of the course notes via USB drive.

Workshop Description
In their 2011 Hype Cycle report, Gartner has Text Analytics sliding into the "Trough of Disillusionment", highlighting the difficulty of achieving its great promise. Despite this verdict, text mining and text analytics can be valuable tools, if you know where to look for the solution. This workshop will address:

The text mining solutions available now and the problems for which they are best suited
Best practices in the key text mining areas
How to set positive but realizable expectations for the return on investment of a text mining project
This one-day session surveys standard and advanced methods for text mining. Dr. Fast will describe the key inner workings of leading algorithms, demonstrate their performance with business case studies, compare their merits, and show how to pick the approach best suited for your project. Methods covered include search indexes, text classification, information extraction, document similarity and more.

The key to successfully leveraging these methods is to find the right "hammer" for your text "nails" and understand the limits of those techniques.

Dr. Fast will share his experience mining text on real-world applications in several fields, highlighting the range of available solutions and how to combine technologies to maximize the value of the vast store of (untapped) unstructured data.

If you'd like to become a text mining practitioner – or if you already are, and would like to hone your knowledge across methods and best practices, this workshop is for you!

What you will learn:

The tremendous value of learning from unstructured textual data
How to choose the proper text mining solution
Text mining best practices
Prerequisites:
The workshop is filled with real-world stories and explanations of methods that are visual and analogy-based, rather than mathematical. Each section is designed to make clear the gist of its concept to a complete novice, and to conclude with intriguing ideas for advanced researchers. Experience has shown that attendees who get the very most out of the course:
Have some experience with programming, or algorithmic approaches to problem-solving
Have taken an introductory course in probability and statistics … but most importantly
Have a problem to solve that inspires and anchors their learning as techniques are introduced
Learning objectives:
Participants will learn how to:
Run a decision tree, regression, and neural network on a new problem.
Split data and use resampling to best assess a model's accuracy.
Use visualization to discover outliers and feature transformations.
Combine competing models to improve accuracy.
Recognize examples of the top analytics mistakes, to avoid them!
Price and Registration Info:

Schedule
Workshop starts at 9:00am
First AM Break from 10:00 - 10:15am
Second AM Break from 11:15 - 11:30am
Lunch from 12:30 - 1:15pm
First PM Break: 2:00 - 2:15pm
Second PM Break: 3:15 - 3:30pm
Workshop ends at 4:30pm
Attendees receive a free copy of Andrew Fast's book on Practical Text Mining, an electronic copy of the course notes via USB drive, and an official certificate of completion at the conclusion of the workshop.

About the Presenter
Dr. Andrew Fast leads research in Text Mining and Social Network Analysis at Elder Research, the nation's leading data mining consultancy. ERI was founded in 1995 and has offices in Charlottesville VA and Washington DC, (www.datamininglab.com). ERI focuses on Federal, commercial, investment, and security applications of advanced analytics, including stock selection, image recognition, biometrics, process optimization, cross-selling, drug efficacy, credit scoring, risk management, and fraud detection.

Dr. Fast graduated Magna Cum Laude from Bethel University and earned Master's and Ph.D. degrees in Computer Science from the University of Massachusetts Amherst. There, his research focused on causal data mining and mining complex relational data such as social networks. At ERI, Andrew leads the development of new tools and algorithms for data and text mining for applications of capabilities assessment, fraud detection, and national security.

Dr. Fast has published on an array of applications including detecting securities fraud using the social network among brokers, and understanding the structure of criminal and violent groups. Other publications cover modeling peer-to-peer music file sharing networks, understanding how collective classification works, and predicting playoff success of NFL head coaches (work featured on ESPN.com). With John Elder and other co-authors, Andrew has written a book on Practical Text Mining, to be published in January, 2012.

Результаты (русский) 1:

Создание текста горнопроходческих работ: Практические методы и решенияБесплатный экземпляр книги доктора быстро на практических интеллектуального анализа текста входит в стоимость номера.Предполагаемая аудитория: Практиков ищет средства для анализа неструктурированных текстовых данных.Программа уровень: промежуточныеРекомендовать области исследования: • Компьютерные науки • Аналитика • Статистика • Математики • Финансирование и маркетингМетод обучения: Группа – Live CPE Кредит получил для завершения: • 1,5 CPE кредиты для службы управления Adv • 1.5 Статистика • 1,5 специализированных знаний и приложений • 1,5 бизнес mgmt. и orgУровень знаний: Предыдущий опыт не требуется хотя некоторые технические фон в статистике или прогностической аналитики будет полезным.Участники получат электронную копию курс заметок через диск USB.Описание семинараВ их докладе Hype цикла 2011 Gartner имеет текст аналитики скольжения в «Корыто разочарования», подчеркнув трудность достижения ее большие надежды. Несмотря на этот приговор текст и текст аналитики может быть ценные инструменты, если вы знаете, где искать решение. Этот семинар будет заниматься:В решениях интеллектуального анализа текста, теперь доступны и проблемы, для которых они являются наиболее подходитПередовой практики в районах добычи ключевых текстаКак установить позитивные но realizable ожиданий возвращения инвестиций проекта интеллектуального анализа текстаЭта однодневная сессия обследований стандартных и передовых методов для анализа текста. Д-р быстро будет описывать ключевые внутренней работы ведущих алгоритмов, продемонстрировать их эффективность с бизнес тематические исследования, сравнить их достоинств и показать как выбрать подход, лучше всего подходит для вашего проекта. К ним относятся индексы поиска, классификации текстов, извлечения информации, подобия документов и многое другое.Ключ к успешно используя эти методы, чтобы найти право «молот» для текста «гвозди» и понять пределы этих методов.Д-р Fast поделятся интеллектуального анализа текста его опыт на реальных приложений в нескольких областях, выделив ряд имеющихся решений и как совместить технологии для максимизации стоимости огромного магазина (нереализованный) неструктурированных данных.Если вы хотите стать практиком интеллектуального анализа текста – или если вы уже и хотели бы отточить свои знания через методы и лучшие практики, этот семинар для вас!Что вы узнаете:Огромное значение обучения от неструктурированных текстовых данныхКак выбрать решения интеллектуального анализа текста надлежащегоТекст интеллектуального анализа наилучшей практикиПредпосылки:Семинар наполнен реальных историй и разъяснения методов, которые являются визуальные и на основе аналогии, а не математические. Каждый раздел призван прояснить суть его концепции для новичков и заключить с интригующим идей для современных исследователей. Опыт показал, что участники, которые получают очень большинство вне курса:Есть некоторый опыт программирования, или алгоритмической подходов к решению проблемВзяли вводный курс в определении вероятности и статистике..., но самое главноеЕсть проблема для решения, что вдохновляет и закрепляет их обучения, как внедряются методыЦели обучения:Участники узнают, как:Запуск дерева принятия решений, регрессия и нейронные сети на новые проблемы.Разделение данных и использование ресамплинга лучше оценить точность модели.Использование визуализации для обнаружения промахов и располагают преобразований.Объединить конкурирующие модели для повышения точности.Признать примеры Топ аналитики ошибки, чтобы избежать их!Цена и регистрационная информация:РасписаниеСеминар начинается в 9:00 утраПервый перерыв от 10:00-10:15 утраВторой перерыв с 11:15-11:30 утраОбед с 12:30-1:15 вечераПервые вечера перерыв: 2:00-2:15 pmВторой вечера перерыв: 3:15-3:30 вечераСеминар заканчивается в 4:30 вечераУчастники получают бесплатную копию книги Эндрю быстро на практических интеллектуального анализа текста, электронная копия курс заметок через диск USB и официальный сертификат о завершении в конце семинара.О средствеД-р Эндрю быстро ведет исследования в области интеллектуального анализа текста и социальные сети анализ на старший исследований, нации ведущих консультантов интеллектуального анализа данных. ERI была основана в 1995 году и имеет офисы в Шарлоттсвиль и Вашингтон, округ Колумбия, (для www.datamininglab.com). ERI фокусируется на федеральных, коммерческих, инвестиционных и приложений безопасности Расширенный Analytics, включая выбор акций, распознавание изображений, биометрия, оптимизации процессов, кросс продажи, эффективность препарата, кредитный скоринг, управления рисками и обнаружения мошенничества.Д-р быстро закончил отличием от Вефиле университета и получил степени магистра и кандидата наук в области компьютерных наук из университета штата Массачусетс Амхерст. Там его исследования сосредоточены на интеллектуального анализа причинных данных и интеллектуального анализа сложных реляционных данных, например социальные сети. В Эри Эндрю ведет разработку новых инструментов и алгоритмы для данных и интеллектуального анализа текста для приложений возможности оценки, обнаружения мошенничества и национальной безопасности.Д-р Fast опубликовал на массив приложений, включая выявление фактов мошенничества ценных бумаг с помощью социальной сети среди брокеров и понимание структуры уголовных и насильственных групп. Другие публикации покрытия моделирования peer-to-peer музыки файлообменные сети, понимание как коллективные классификации работает, и прогнозирования успеха плей-офф НФЛ головы тренеров (работа на ESPN.com). Старший Джон и других соавторов Эндрю написал книгу о практических текст горнодобывающей промышленности, который будет опубликован в январе 2012 года.

Результаты (русский) 2:

Создание Text Mining Работа: Практические методы и решения
бесплатную копию книги доктора быстро на практической Text Mining входит. Целевая аудитория: Практикующие ищет инструменты для анализа неструктурированных текстовых данных. Программа Уровень сложности: средний рекомендуют специальности: • Компьютерные науки • Analytics • Статистика • Математика • Финансы и маркетинг Учебные Метод: Группа - Живой CPE Кредитная получила завершения: • 1,5 CPE Кредиты для управления Расширенный услуг • 1.5 Статистика • 1.5 специализированных знаний и приложения • 1.5 Бизнес Упр. и орг уровень знаний: Нет. предыдущий опыт, необходимые, хотя какой-то технической фоне в статистике или прогнозного анализа будет полезен. Участники получат электронную копию курса нот с помощью USB накопителя Описание Семинар В их 2011 Hype Cycle отчета Gartner, имеет анализ текста раздвижные в "корыто разочарования", подчеркнув трудности достижения его большие перспективы. Несмотря на это вердикт, добыча текст и текст аналитика может быть ценным инструментом, если вы знаете, где искать решение. Этот семинар будет решать: Горнодобывающие текст решения, доступные теперь и задачи, для которых они лучше всего подходят Самые практики в ключевых районах добычи текст Как установить положительные, но реализуемые ожидания для возврата инвестиций горного текст проекта Это однодневное заседание опросы стандартные и передовые методы для добычи текста. Доктор быстро опишу основные внутренние работы ведущих алгоритмов, продемонстрировать свою производительность с бизнес тематических исследований, сравнить их достоинства, и показать, как выбрать подход лучше всего подходит для вашего проекта. Методы, покрытые включают в себя индексы поиска, классификации текста, извлечение информации, документ сходство и многое другое. Ключ к успешно использует эти методы это найти право "молоток" для вашего текста «гвоздей» и понять пределы этих методов. Dr. Быстрый поделятся своим опытом добычи текст на реальных приложениях в нескольких областях, подчеркнув спектр доступных решений и, как объединить технологии, чтобы максимизировать ценность подавляющего магазин (неиспользованных) неструктурированных данных. Если вы хотите, чтобы стать Текст добыча практикующий - или, если вы уже, и хотели бы, чтобы отточить свои знания через методов и лучших практик, этот семинар для Вас! То, что вы узнаете: Огромное значение учиться неструктурированных текстовых данных Как выбрать правильную добычу текст Решение добыча Текст лучшие практики Требования: Семинар наполненные реальных историй и объяснения методов, которые визуально и аналогия основе, а не математическая. Каждый раздел предназначен, чтобы сделать ясный суть его концепции до полного новичка, и заключить с интригующих идей для передовых исследователей. Опыт показал, что участники, которые получают очень большую часть из курса: Есть некоторый опыт работы с программированием, или алгоритмических подходов к решению проблем Взяли вводный курс по вероятности и статистики ... но самое главное Есть проблемы решить, что вдохновляет и якорей их обучение, как методы вводятся целей обучения: Участники узнают, как:. Запустите дерево решений, регресс, и нейронной сети на новую проблему Сплит данные и использовать передискретизации лучше всего оценить точность модели крупным. Используйте визуализацию, чтобы обнаружить выбросы и художественные преобразований . Объедините конкурирующих моделей для повышения точности. Признать примеры лучших аналитических ошибок, чтобы избежать их! Цена и регистрация информация: Расписание Семинар начинается в 9:00 Первый AM Перерыв от 10:00 - 10:15 Второй AM Перерыв с 11:15 - 11:30 утра Обед с 12:30 - 1:15 вечера Первая Дневной перерыв: 2:00 - 2:15 вечера Второй Дневной перерыв: 3:15 - 3:30 вечера семинар заканчивается в 4:30 вечера Участники получают бесплатную копию Андрея быстрого в книге по практическому Text Mining, электронную копию курса нот через USB диск, и официальный сертификат об окончании в заключение семинара. О Presenter доктора Андрей быстро приводит исследования в Text Mining и социальной сети анализа в Старшей исследований, ведущих интеллектуального анализа данных консультантов страны. МЭО была основана в 1995 году и имеет офисы в Charlottesville VA и Вашингтоне, округ Колумбия, (www.datamininglab.com). МЭО фокусируется на федеральных, коммерческих, инвестиционных и приложений безопасности расширенной аналитики, в том числе выбора акций, распознавание образов, биометрию, оптимизации процессов, кросс-продажи, эффективности препарата, кредитного скоринга, управление рисками, и выявления мошенничества. Dr. Быстрый окончил с отличием от университета Вефиль и заработал Мастер и доктора философии градусов в области компьютерных наук из Университета штата Массачусетс Амхерст. Там его исследования сосредоточены на причинно-следственной анализа данных и горнопромышленный комплекс реляционных данных, таких как социальные сети. В МЭО, Андрей ведет разработку новых инструментов и алгоритмов для данных и анализ текста для применения оценки возможностей, обнаружения мошенничества, и национальной безопасности. Dr. Быстрый опубликовала на массив приложений, включая обнаружение мошенничества с ценными бумагами с использованием социальной сети среди брокеров и понимания структуры преступных и экстремистских группировок. Другие публикации охватывают моделирования сетей обмена равный-равному музыкальный файл, понимание того, как работает коллектив классификации и прогнозирования плей-офф успех главных тренеров НФЛ (работы, размещенные на ESPN.com). С Джоном старца и других соавторов, Андрей написал книгу о практической Text Mining, которая будет опубликована в январе 2012 года.

Результаты (русский) 3:

делая текстовой работе: практические методы и решения
бесплатный экземпляр доктор быстро книга о практических текстовой включен.

аудитории: специалисты ищут инструментов для анализа неструктурированный текст данных.
на уровне программы: промежуточные
рекомендовать дисциплинам:
• компьютерные науки: • аналитика: • статистические данные: • математика. • финансирование и маркетинга

метод обучения:группа – жить CPE кредита получил завершения:
• 1,5 CPE кредитов для управления год службы
• 1,5 статистики
• 1,5 специализированных знаний и приложений: • 1,5 бизнес MGMT.и:
уровень знаний: нет предыдущего опыта, необходимых, хотя некоторые технические условия в статистических данных или прогнозная аналитика, будет полезен.

участники будут получать электронную копию курс отмечает через USB - диск.


в 2011 году рабочее совещание описание их реклама цикла докладе Gartner имеет анализ текста превращения в "корыта разочарования", отметив трудности достижения большие перспективы.несмотря на этот вердикт текстовой и анализ текста может быть ценным инструментом, если знаешь, где искать решение.этот семинар будет решать:

текст решения, имеющиеся в настоящее время добычи и проблемы, для которых они являются оптимальными
передовой практики в ключевых районах добычи: текст, как установить позитивные, но реальной надежды на возврат инвестиций, а текст горнодобывающего проекта
этой однодневной сессии обследований стандартов и передовых методов text mining.д - рбыстро описываются ключевые внутренней деятельности ведущих алгоритмов, продемонстрировать свои работы в тематических исследований, сравнить их достоинства, и показать, как выбрать подход лучше всего подходит для вашего проекта.методы включали поиск индексы, текст классификации, извлечение информации, документ сходство и более.

ключом к успешному использование этих методов заключается в том, чтобы найти правильный "хаммер" для вашего текста "гвозди" и понять пределы этих методов.

доктор быстро поделится своим опытом добычи текста используется в нескольких областях, обратив особое внимание на ряд возможных решений и как сочетать технологий с целью повышения стоимости огромных магазин (еще) неструктурированных данных.

если вы хотите стать текстовой врача – или, если у вас уже есть, и хотел бы оттачивать свои знания в разных методов и передового опыта, это рабочее совещание для вас!

что вы узнаете:

огромное значение обучения с неструктурированной текстовых данных: как выбрать правильный текст Mining Solution
текстовой передовой практики предпосылки:

рабочее совещание наполнен реальных историй и объяснения методов, которые имеют визуального и аналогии, а не математические.каждый раздел предназначен для того, чтобы понять суть ее концепции полный новичок, и заключить с интригующим идеи для современных исследователей.опыт показывает, что участников, которые получают очень большинство из этого курса: