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

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

  • Bagging und Boosting

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)

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