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

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Grundlagen des Data Mining

  • Was sind Daten
  • Datentypen
  • Visualisierung von Daten
  • Typische Fehler in der Statistik
  • Kovarianz und Korrelation


Statistik Grundlagen

  • Typische Fehler in der Statistik
  • Der zentrale Grenzwertsatz
  • Überblick und Beispiele für Hypothesentests


Clustering-Verfahren

  • Dendrogramme
  • k-means Algorithmus
  • k-nearest-neighbor Algorithmus


Mathematische Modellierung

  • Lineare und logistische Regression
  • Support Vector Machine
  • Entscheidungsbäume und Random Forests


Künstliche Intelligenz

  • Einführung in neuronale Netze
  • Anwendungen und Ausblick im Bereich künstlicher Intelligenz

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