Beschreibung
Grundlagen des Data Mining: Einführung in Methoden und Anwendungen
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.Dieses Seminar bietet eine umfassende Einführung in die Techniken und Anwendungen des Data Mining. Teilnehmer werden mit grundlegenden und fortgeschrittenen Methoden des Data Minings vertraut gemacht, einschließlich Klassifikation, Clustering, Assoziationsanalyse, Entscheidungsbäume und Neuronale Netzwerke.
Sie lernen, wie diese Techniken zur Datenanalyse und Vorhersage in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können. Der Kurs umfasst zudem praktische Übungen zur Anwendung dieser Methoden auf reale Daten, um tiefere Einblicke und Vorhersagen zu ermöglichen.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 17 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Was ist Data Mining?
- Definition und Bedeutung von Data Mining
: Ein Überblick über Data Mining und seine Rolle in der Entscheidungsfindung in Unternehmen. - Geschichte und Entwicklung
: Entwicklungsgeschichte des Data Minings und seine Evolution von einfachen statistischen Methoden zu komplexen Algorithmen.
- Definition und Bedeutung von Data Mining
- Datenverständnis und Datenvorbereitung
- Erkennen und Verstehen von Daten
: Techniken zur Datenexploration und -visualisierung, um Muster und Trends zu erkennen. - Datenvorbereitung
: Methoden zur Datenreinigung, -transformation und zur Behandlung fehlender Werte.
- Erkennen und Verstehen von Daten
- Einführung in die Data Mining-Methoden
- Klassifikation und Vorhersage
: Grundlegende Techniken und Algorithmen zur Klassifikation und Vorhersage. - Clustering und Segmentierung
: Anwendungen und Algorithmen zur Identifikation von Gruppen und Clustern in Daten.
- Klassifikation und Vorhersage
- Assoziationsanalyse
- Grundlagen der Assoziationsanalyse
: Konzepte und Anwendungsbereiche der Assoziationsanalyse. - Regelgenerierung und Anwendungen
: Techniken zur Erstellung von Assoziationsregeln und deren Nutzung in verschiedenen Geschäftsbereichen.
- Grundlagen der Assoziationsanalyse
- Entscheidungsbäume und Regelbasierte Modelle
- Erstellung von Entscheidungsbäumen
: Methodik und Praxis der Erstellung von Entscheidungsbäumen. - Anwendung von Regelbasierten Modellen
: Einsatzmöglichkeiten und Implementierung von regelbasierten Modellen in der Praxis.
- Erstellung von Entscheidungsbäumen
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning
- Grundlagen von Neuronalen Netzwerken
: Einführung in die Funktionsweise und Architektur. - Anwendungen von Deep Learning
: Beispiele für die erfolgreiche Anwendung von Deep Learning in verschiedenen Branchen.
- Grundlagen von Neuronalen Netzwerken
- Support Vector Machines und Ensemble Methoden
- Einführung in Support Vector Machines
: Konzepte und Anwendungen dieser leistungsfähigen Algorithmen. - Ensemble Methoden
: Techniken wie Random Forests und Boosting zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
- Einführung in Support Vector Machines
- Zeitreihenanalyse und Anomalieerkennung
- Methoden der Zeitreihenanalyse
: Werkzeuge und Techniken zur Analyse zeitbezogener Daten. - Anomalieerkennung
: Identifikation ungewöhnlicher Muster und deren Bedeutung für das Business.
- Methoden der Zeitreihenanalyse
- Text Mining und Sentiment-Analyse
- Grundlagen des Text Minings
: Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Textdaten. - Sentiment-Analyse
: Techniken zur Bewertung von Meinungen und Stimmungen in Texten.
- Grundlagen des Text Minings
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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