Data Mining

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Wichtige informationen

  • Intensivseminar berufsbegleitend
  • Anfänger
  • An 10 Standorten
  • 22 Lehrstunden
  • Dauer:
    3 Tage
Beschreibung

MS SQL Server 2005 - Data Mining                                                     

Wichtige informationen
Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Berlin
Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
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Dresden
Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
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Düsseldorf
Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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Frankfurt Am Main
Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
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Hamburg
Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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Was lernen Sie in diesem Kurs?

Grundlagen MS SQL ServerData Mining und MS SQL Server - Einführung
Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume
Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes
Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse
Microsoft Clustering – Cluster Analyse
Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse
Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse
Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze
Skripte für Data Mining
Integration und Reporting Services

Themenkreis

Kurslevel:
Einsteiger

Zielgruppe:
Business Intelligence-Entwickler

Voraussetzungen:
Grundlagen MS SQL Server

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data Mining-Technologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen.

Themen:
A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung
Dauer:0.5 Tage
Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung)

B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell

C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung

D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen

E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, Vorhersage-Histogramm, CaseLikelihood

F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen

G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen

H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze
Dauer:0.25 Tage
Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen

I. Skripte für Data Mining
Dauer:0.5 Tage
XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data Mining-Modelle abfragen

J. Integration und Reporting Services
Dauer:0.25 Tage
Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen

Unsere dozenten

Unser MS SQL Server-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema MS SQL Server und als Business Intelligence-Berater.

Veröffentlichungen:

  • "SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-85-9)

  • "MS SQL Server 2012 – XML-Integration mit T-SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-83-5)

  • "MS SQL Server 2012 - T-SQL Abfragen und Analysen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-69-9)

  • "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)

Erfahrung:
Projekte:
Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme mit MS SQL Server Analysis Services für OLAP udn Data Mining, mit MS SQL Server Integration Services als ETL-Plattform und auch mit MS SQL Server Reporting Services oder MS Excel für Reporting. Er ergänzt diese Data Warehouse-Technologien zusätzlich statistische Analysen, Data Mining-Module oder auch semantische Technologien. Zu seinen Kunden in diesem Bereich zählt auch der Deutsche Bundesrat.

Forschung:
Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.

Zertifizierung:

Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer" und hat die ITIL und ComptiaCTT+ Prüfungen absolviert.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

  • http://de.wikipedia.org/wiki/Marco_Skulschus



Referenzkurse:
  • MOC 2778 - Writing Queries Using Microsoft SQL Server 2008 Transact-SQL
  • Relationale Datenbanksysteme

Zusätzliche Informationen

Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data Mining-Technologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen.

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