Data Mining (Inhouse)

Informationsgewinnung für die Unternehmenssteuerung

• Data Mining - Bedeutung und Motivation:
  • Ziele, Einsatzgebiete, Problemkreise
  • Erhebung zur Beliebtheit und Motivation
  • Produktreife im Hypecycle
  Data Mining-Architekturen:
  • Ausgewählte Architekturen wichtiger Hersteller
  • Einbettung von Data Mining in DWH-Architekturen
  Data Mining-Prozess:
  • Der Data Mining-Prozess aus der Sicht einiger Hersteller
  • Der Data Mining-Prozess nach Fayyad - Problemspezifikation
  • Datenbeschaffung - Datenaufbereitung, Transformation, Lifting
  • Data Mining - Interpretation
  • Umsetzung
  Data Mining - Methoden und Technologien:
  • Statistik visuell aufbereitet, Regression, Histogramm, Korrelation, ABC-Analyse, Portfolio-Analyse
  • Memory based Reasoning, Induktion von Regeln, Warenkorbanalyse, Clustering, Entscheidungsbaum
  • Neuronale Netze
  • Evolutionäre Algorithmen
  Data Mining-Visualisierung:
  • Diagrammarten - 3-D-Darstellungen
  • Hyperslice, Prosection view, parallele Koordinaten
  • Tree Map
  Data Mining-Werkzeuge:
  • Ausgewählte Data Mining-Werkzeuge
  • Ausgewählte Eigenschaften einiger Produkte im Vergleich.
  Das Data Mining-Projekt:
  • Phasengliederung - Anforderungen und Fachkonzept
  • Kriterien zur Tool-Evaluation
  • Der Data Mining Prozess
  • Literaturdiskussion

Methode

Unsere praxiserfahrenen Trainer vermitteln Ihnen durch Vortrag, Diskussion, Gruppenarbeit und kleine Übungen die Inhalte des Seminars.

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleistenWeitere Seminare aus dem Bereich Data Engineering.Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz findet sich im DatenkompetenzBlog.

LernzieleIm Seminar "Data Mining werden die Möglichkeiten von Data Mining zur Veredelung von Informationen zu Wissen erläutert. Sie kennen die Prinzipien der wichtigsten Methoden, Visualisierungsarten und Technologien weitgehend "Mathematik-frei". Sie können Werkzeuge zum Einsatz von Data Mining anhand der besprochenen Methoden auswählen. Sie lernen, wie ein Data Mining-Projekt gestaltet wird. Sie wissen, was die Rolle "Data Mining Ingenieur" umfasst.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data ScientistZielgruppenDas Seminar "Data Mining wendet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, IT-Experten und Datenanalysten, die in Data Mining-Projekte involviert sind und vor der Beschaffung eines Data Mining Tools stehen oder einfach die Leistungsfähigkeit des Data Mining für Big Data-Themen erkennen wollen.