Datamining: Anwendungen und Methoden

Seminar

In Witzenhausen

980 € zzgl. MwSt.

Beschreibung

  • Kursart

    Intensivseminar

  • Niveau

    Anfänger

  • Ort

    Witzenhausen

  • Dauer

    2 Tage

  • Beginn

    nach Wahl

Methoden der Datenanalyse. Ausgehend von multivariaten Verfahren. Clustering, Prognosemodelle, Entscheidungsbäume.

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Witzenhausen (Hessen)
Karte ansehen
37213

Beginn

nach WahlAnmeldung möglich
nach WahlAnmeldung möglich
nach WahlAnmeldung möglich
nach WahlAnmeldung möglich

Fragen & Antworten

Ihre Frage hinzufügen

Unsere Berater und andere Nutzer werden Ihnen antworten können

Wer möchten Sie Ihre Frage beantworten?

Geben Sie Ihre Kontaktdaten ein, um eine Antwort zu erhalten

Es werden nur Ihr Name und Ihre Frage veröffentlicht.

Meinungen

Themen

  • Anwendungen im Bereich Datamining
  • Clustering
  • Prognosemodelle
  • Große Datenmengen
  • Datenanalyse
  • Multivariate Verfahren
  • Hauptkomponentenanalyse
  • Logistische Regression
  • Neuronale Netze
  • Ensemble-Modelle

Dozenten

Diplom-Soz. Bertram  Schäfer

Diplom-Soz. Bertram Schäfer

Statistische Methoden, Anwendungen biometrischer Methoden, etc.

Dipolm Sozialwirt, DGQ Trainer Dozent Unviersität Kassel In allen Hauptbereichen der Anwendung statistischer Methoden (Sozialwissenschaften, Marktforschung, Biometrie, Qualitätssicherung, Versuchsplanung) langjährige Erfahrung. DoE Methoden Datenanalyse mit der JMP Software Datenanalyse mit der SPSS Software ANOVA und Regression Marktforschung Multivariate Daten Analyse Daten aufbereiten mit Origin SPC Methoden Statistische Methoden der Qualitätssicherung Design of Experiments (Mitautor) Messsystem- und Zuverlässigkeitsanalyse Stichprobensysteme

Inhalte

Mit immer größeren Mengen an verfügbaren Daten werden auch immer neue Methoden zur Datenanalyse benötigt. Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über die gängigen Methoden, die typischerweise unter dem Begriff Datamining zusammengefasst werden. Ausgehend von multivariaten Verfahren ohne besondere Zielgröße (unsupervised learning) werden Hauptkomponenten- und Clusteranalyse besprochen. Der Schwerpunkt des Kurses liegt jedoch auf verschiedenen Modellen zur Prognose. Das beinhaltet logistische Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze. Abgerundet wird das Training durch eine Einführung in die Theorie der Ensemble- Modelle.

Inhalte:

• Kennenlernen der verschiedenen Anwendungen im Bereich Datamining
• Clustering ( KMEANS, Hierarchisches Clustering)
• Hauptkomponentenanalyse • Prognosemodelle ( Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze)
• Idee der Ensemble- Modelle

Datamining: Anwendungen und Methoden

980 € zzgl. MwSt.