Data Mining Techniken in Theorie und Praxis
Seminarinformationen
Seminar - Ziel
Sie erhalten einen Überblick und eine kompakte Einführung in die theoretischen Grundlagen des Data Mining sowie in die wichtigsten praktischen Aspekte des Data Minings mit der Software RapidMiner.
Teilnehmer - Zielgruppe
Anwender, Entscheidungsträger, Entwickler, Administratoren
Kurs - Voraussetzungen
Grundkenntnisse von Computerprogrammen und der Mathematik
Wenn Sie sich nicht sicher sind ob Ihre bisherigen Fähigkeiten für die Schulung ausreichend sind, sprechen Sie bitte unsere Schulungsberater an - diese können gemeinsam mit Ihnen herausfinden ob diese Schulung die richtige für Sie ist.
Seminardauer
- 2 Tage
- 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr
Schulungsunterlagen
Seminar-Inhalt / Agenda
Maschinelles Lernen
- Entscheidungsbäume
- Regellernen
- Neuronale Netze
- Nächste Nachbarn
- Bayes Lernen
- Support Vector Machines inklusive einer Diskussion der algorithmischen Hintergründe sowie der theoretischen Eigenschaften der Verfahren
Meta Lernen
Vorverarbeitung
- Automatisierte Merkmalsauswahl und -generierung (u.a. mit genetischen Algorithmen)
- Diskretisierung
- Normalisierung
- Sampling (Stichprobenauswahl)
Modellvalidierung
- Einführung in Performanzkriterien
- Kreuzvalidierung
- Bootstrapping
Visualisierung
- Hochdimensionale Datenvisualisierungen
- ROC Kurven
- Selbstorganisierende Karten (SOM)
Ausführliche Übungen auf verschiedenen Datensätzen werden für alle Themenbereiche durchgeführt!
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