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  • Process Mining

工艺采矿课程

流程挖掘课程可以帮助您学习流程发现、一致性检查和性能分析。您可以掌握数据提取、Visualization 技术和识别工作流程瓶颈的技能。许多课程都会介绍 ProM、Celonis 和 Disco 等工具,这些工具有助于分析事件日志并支持业务流程的优化。


热门流程采矿课程和认证


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    E

    Eindhoven University of Technology

    流程挖掘:数据科学在行动

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 验证和确认, 模型评估, 业务过程, 实时数据, 业务流程管理, 流程改进, 工艺优化, 数据挖掘, 性能分析, 运行分析, 数据处理, 业务流程建模, 数据科学, 过程分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1262 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘

    您将获得的技能: 数据叙事, 统计分析, 数据可视化软件, 异常检测, 绘图(图形), 数据展示, Tableau 软件, 文本挖掘, 无监督学习, 非结构化数据, 预测分析, 数据映射, 自然语言处理, 散点图, 大数据, 交互式数据可视化, 数据可视化, 数据挖掘, 仪表板, 制图

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    2935 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Starweaver

    Business Process Modeling with AI

    您将获得的技能: Business Process Modeling, Business Process, Digital Transformation, Business Process Management, Process Design, Business Process Automation, Process Analysis, Business Transformation, Case Studies, Workflow Management, Process Optimization, Quality Improvement, Process Improvement, Lean Methodologies, AI Workflows, AI Enablement, Six Sigma Methodology, Innovation, Automation, Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    14 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Business Analysis & Process Management

    您将获得的技能: Process Analysis, Business Process, Business Analysis, Workflow Management, Process Management, Process Flow Diagrams, Business Process Modeling, Stakeholder Management, Stakeholder Analysis, Computer Literacy

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    7230 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    UiPath

    机器人流程自动化 (RPA)

    您将获得的技能: 情境管理, 数据导入/导出, 数据管理, Data Management, 自动化, 用户界面(UI), 测试自动化, Network Protocol(网络协议, 软件开发工具, 电子邮件自动化, 数据操作, UI 组件, Excel 宏, 网页抓取, 非结构化数据, 应用程序部署, 机器人流程自动化, 数据流图 (DFD), 编程原则, 数据清理, 业务流程自动化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    521 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 张力流, 深度学习, 自然语言处理, 嵌入, 文本挖掘, 统计机器学习, 递归神经网络 (RNN), 降维, 人工神经网络, 功能工程, Algorithm, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 马尔可夫模型, 分类算法, 数据预处理, Keras(神经网络库), 迁移学习, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    6171 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    S

    SAP

    业务流程建模与分析

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 根源分析, 业务过程, ChatGPT, 流程改进, SAP 解析云, 业务流程建模, 工艺设计, SAP Signavio, 差距分析, 流程制图, 数据可视化, 绩效衡量, 仪表板, 过程分析, 业务流程改进

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    17 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道

    您将获得的技能: 数据迁移, 数据管道, 可扩展性, 大数据, Apache Kafka, 阿帕奇气流, 数据仓库, 数据转换, Unix Shell, Data Mart, 数据整合, 性能调整, 网页抓取, 摘录, 数据处理, 外壳脚本

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    444 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    S

    SkillUp

    GenAI for Business Process Automation

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Business Workflow Analysis, Business Process Automation, AI Workflows, Agentic Workflows, Generative AI Agents, AI Orchestration, Automation, Model Deployment, AI Enablement, Performance Measurement, Generative AI, Tool Calling, No-Code Development, Responsible AI, LLM Application, Process Optimization, System Monitoring, Scalability, Performance Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    W

    Whizlabs

    Power Automate: Building and Managing Automated Workflows

    您将获得的技能: Microsoft Power Automate/Flow, Microsoft Power Platform, Workflow Management, Process Analysis, Microsoft Copilot, Microsoft Azure, Process Mapping, AI Workflows, Business Process Automation, Process Optimization, Automation, Application Lifecycle Management, Document Management, Event-Driven Programming

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    E

    Edureka

    Automating Decision Workflows with AI

    您将获得的技能: Responsible AI, AI Workflows, AI Enablement, Agentic systems, Automation, Business Process Automation, Real Time Data, MLOps (Machine Learning Operations), AI Personalization, IT Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, No-Code Development, Cloud-Based Integration, Business Transformation, Cloud API, Python Programming, Data Analysis, Restful API, API Design

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University at Buffalo

    数据驱动的流程改进

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 物联网, 商业分析, 关键绩效指标 (KPI), 组织战略, 数据完整性, 业务过程, 流程改进, Data Validation, 运行绩效管理, 过程分析, 数据收集, 绩效衡量, 差距分析, 业务流程建模, 流程制图

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

与 process mining 相关的搜索

process mining: data science in action
1234…425

总之,以下是 10 最受欢迎的 process mining 课程

  • 流程挖掘:数据科学在行动: Eindhoven University of Technology
  • 数据挖掘: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Business Process Modeling with AI: Starweaver
  • Business Analysis & Process Management: Coursera
  • 机器人流程自动化 (RPA): UiPath
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 业务流程建模与分析: SAP
  • 使用 Shell、Airflow 和 Kafka 的 ETL 和数据管道: IBM
  • GenAI for Business Process Automation: SkillUp
  • Power Automate: Building and Managing Automated Workflows: Whizlabs

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Process Mining 的常见问题

流程挖掘是一种根据事件日志分析业务流程的技术。它可以帮助企业了解其流程在现实中是如何运行的,而不是它们打算如何运行。这一点非常重要,因为它能让企业识别低效、瓶颈和需要改进的地方,最终实现更好的决策和更高的 Operator 运营效率。‎

流程 Mining 的职业多种多样,可包括流程分析师、数据分析师、Business Intelligence 分析师和流程改进顾问等职位。这些职位通常需要融合解析技能和商业敏锐度,使专业人员能够利用数据优化各行各业的流程。‎

要想在流程挖掘方面取得成功,您应该掌握数据分析、流程建模方面的技能,并熟悉流程挖掘工具和软件。此外,了解业务流程 管理并在统计学和数据可视化方面打下坚实基础也会有所裨益。‎

流程挖掘方面的一些最佳在线课程包括:流程挖掘:行动中的数据科学》以及AI 产品与流程卓越专项等专项课程。这些课程提供了对流程挖掘技术及其应用的全面了解。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上开始免费学习流程挖掘:

  1. 免费预览 许多流程挖掘课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期7天的 专项课程或Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得过程挖掘证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。‎

要学习流程挖掘,首先要参加涵盖基础知识的入门课程。参与实际练习和案例研究,学以致用。此外,还可以考虑加入在线论坛或学习小组,与同行讨论概念并分享见解。‎

流程挖掘课程涵盖的典型主题包括流程发现、一致性检查、性能分析和各种流程挖掘工具的使用。课程还可能探讨实际应用和案例研究,以说明流程挖掘如何推动业务改进。‎

要对员工进行流程挖掘方面的培训和技能提升,可以考虑开设AI 产品与流程卓越专项课程和机器人流程自动化 (RPA) 专项课程。这些课程旨在让团队掌握有效利用流程挖掘的必要技能。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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