Einsatzbereiche und Nutzen

Seminar

In Dresden, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

950 € inkl. MwSt.

Beschreibung

  • Kursart

    Intensivseminar berufsbegleitend

  • Niveau

    Mittelstufe

  • Ort

    An 10 Standorten

  • Unterrichtsstunden

    7h

  • Dauer

    1 Tag

Data Mining - Überblick                                                      

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Berlin
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Goethestr. 34, 13086

Beginn

auf Anfrage
Dresden (Sachsen)
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Rosenstraße 36, 01067

Beginn

auf Anfrage
Düsseldorf (Nordrhein-Westfalen, NRW)
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Stadttor 1

Beginn

auf Anfrage
Frankfurt Am Main (Hessen)
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Mainzer Landstraße 50, 60325

Beginn

auf Anfrage
Hamburg
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Stadthausbrücke 1-3, 20355

Beginn

auf Anfrage
Munster (Niedersachsen)
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Beginn

auf Anfrage
München (Bayern)
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Baaderstraße 88-90, 80469

Beginn

auf Anfrage
Stuttgart (Baden-Württemberg)
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Königstraße 10, 70173

Beginn

auf Anfrage
Wien (Australien)
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Mariahilfer Straße 123, 1060

Beginn

auf Anfrage
Zürich (Schweiz)
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Seefeldstrasse 69, 8008

Beginn

auf Anfrage
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Fragen & Antworten

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Themen

  • Data Mining-Verfahren 1
  • Data Mining-Verfahren 2
  • Data Mining-Verfahren 3
  • Software-Lösungen für Data Mining
  • Einführung von Data Mining im Unternehmen

Inhalte

Kurslevel:
Manager

Zielgruppe:
Projektleiter, Teamleiter

Voraussetzungen:
Allgemeine Kenntnisse der Mathematik

Methode:
Vortrag und Diskussion

Seminarziele:
Der Einsatz von Data Mining übertrifft das, was ein traditionelles Berichtssystem leisten kann - und das sogar dann, wenn in den Berichten bereits mit statistischen Verfahren gearbeitet wird. Der Fokus bei Data Mining liegt auf der Musterentdeckung und damit der Ableitung neuen Wissens. Dieses kann dann für die Erklärung und die Prognose bspw. von Kundenverhalten sowie für die Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Diese eintägige Veranstaltung zeigt EntscheiderInnen, welche Möglichkeiten sich mit den gängigen Data Mining-Verfahren bieten und wie sie im Unternehmen eingeführt werden können.

Themen:
A. Data Mining-Überblick
Statistik - Multivariate Verfahren - Data Mining für Struktur- und Musterentdeckung - Prognose

B. Data Mining-Verfahren 1
Assoziationsanalyse für Warenkorbanalyse, Klickpfade oder Merkmalshäufungen

C. Data Mining-Verfahren 2
Clustering für Kundensegmentierung und automatische Klassifizierung

D. Data Mining-Verfahren 3
Künstlichen Neuronale Netze: Metrische und Kategoriale Vorhersage und Prognose

E. Software-Lösungen für Data Mining
"Alles aus einer Hand" mit Microsoft und Oracle, Spezielle Anbieter, Open Source-Produkte

F. Einführung von Data Mining im Unternehmen
Typische Projekte und ihre Voraussetzungen - Zeitbedarf und Kosten - Vorteile und Amortisation

Unsere dozenten

Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent und Projektleiter/Berater für Business Intelligence und Data Mining. Er ist auch als Fachbuch-Autor tätig und war in verschiedenen Forschungsprojekten im Einsatz.

Veröffentlichungen:

  • "MS SQL Server - XML und SOAP-Webservices" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-03-3)

  • "MS SQL Server - T-SQL Programmierung und Abfragen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-02-6)

  • "SQL und relationale Datenbanken" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-52-1)

  • "Grundlagen empirische Sozialforschung - Befragung und Fragebogen im Unternehmen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)

  • "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)

Erfahrung:
Projekte:
Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Zu seinen größten Projekten zählt die Entwicklung eines Data Warehouses für den Deutschen Bundesrat mit deutschen Steuerdaten für Analysen und Prognosen von Steuereinnahmen, Ausgaben des Bundes und Bevölkerungsentwicklung. Weitere Projekte hatten die Analyse von Marktforschungsdaten oder Versicherungsleistungen sowie Gesundheitsdaten zum Thema.

Zertifizierung:

Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

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




Zusätzliche Informationen

Der Einsatz von Data Mining übertrifft das, was ein traditionelles Berichtssystem leisten kann - und das sogar dann, wenn in den Berichten bereits mit statistischen Verfahren gearbeitet wird. Der Fokus bei Data Mining liegt auf der Musterentdeckung und damit der Ableitung neuen Wissens. Dieses kann dann für die Erklärung und die Prognose bspw. von Kundenverhalten sowie für die Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Diese eintägige Veranstaltung zeigt EntscheiderInnen, welche Möglichkeiten sich mit den gängigen Data Mining-Verfahren bieten und wie sie im Unternehmen eingeführt werden können.

Einsatzbereiche und Nutzen

950 € inkl. MwSt.