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Exploratives Data Mining und Hochdimensionale Datenmodellierung mit RapidMiner

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

Unser Seminar "Exploratives Data Mining und Hochdimensionale Datenmodellierung mit RapidMiner" ist eine kompakte zweitägige Einführung in die Grundlagen der explorativen Datenanalyse mit der Data Mining Software RapidMiner. Ein wichtiges Merkmal der explorativen Datenanalyse ist neben der relativen Einfachheit der verwendeten Verfahren das bewusste Einbeziehen von Subjektivität bei der Datenanalyse und -interpretation. Sie ist also im wesentlichen eine Sammlung von Verfahren zur (semi-)graphischen Beschreibung und Analyse von Daten welche die Basis des Analysten zum Auffinden von Mustern, Gesetzmäßigkeiten oder Zusammenhängen darstellen. Exploratives Data Mining stellt damit den häufig ersten Schritt zur Modellbildung dar.


Sie werden in die Visualisierung von Daten und einfacher Modelle eingeführt und Ihnen wird aufgezeigt wie diese ersten Erkenntnisse und Hinweise zum weiteren Vorgehen liefern. Die Berechnung statistischer Kennzahlen werden zusammen mit den Analysen von Verteilungen und Korrelationen beschrieben. Einfach verständliche und darstellbare Modellierungsverfahren wie lineare Regressionen und Entscheidungsbaumlerner ergänzen die diskutierten Verfahren zusätzlich. Durch die hohe Anzahl praktischer Übungen werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, das gewonnene Wissen auf eigene Data Mining Probleme anzuwenden und diese effizient und erfolgreich zu lösen.

Teilnehmer - Zielgruppe

Anwender, Analysten, 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

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  • Einführung in die explorative Datenanalyse und Visualisierungstechniken
  • Einladen von Daten


Visualisierungstechniken

  • niedrig- und hochdimensionale Visualisierungen
  • Boxplots
  • Histogramme
  • Self-Organizing Maps (SOM)


  • Berechnung statistischer Kenngrößen
  • Berechnung von Korrelationen, Korrelationsanalyse und Korrelationsmatrizen
  • Visualisierung von Verteilungen und Differenzierung zwischen Verteilungen unterschiedlicher Klassen


Grundlagen verständlicher Modellierungsverfahren

  • Naive Bayes
  • Entscheidungsbäume und Lineare Regression


Modellvalidierung

  • Einführung in Performanzkriterien
  • Kreuzvalidierung
  • Bootstrapping


Ausführliche Übungen für alle Themenbereiche!

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last updated: 01.02.2012
 
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