Mit Oracle 11g

Comelio GmbH
In Berlin, Hamburg, Frankfurt Am Main und an 7 weiteren Standorten

1.600 
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Wichtige informationen

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

Oracle - 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?

Allgemeine Datenbank-KenntnisseData Mining und Oracle
Strukturentdeckende Verfahren
Data Mining mit der Assoziationsanalyse
Data Mining für Klassifikation
Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie
Cluster-Analyse

Themenkreis

Kurslevel:
Fortgeschrittene

Zielgruppe:
Business Intelligence-Entwickler

Voraussetzungen:
Allgemeine Datenbank-Kenntnisse

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können.

Themen:
A. Data Mining und Oracle
Dauer:0.5 Tage
Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In

B. Strukturentdeckende Verfahren
Dauer:0.5 Tage
Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse

C. Data Mining mit der Assoziationsanalyse
Dauer:0.25 Tage
Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse

D. Data Mining für Klassifikation
Dauer:0.75 Tage
Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung

E. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie
Dauer:0.5 Tage
Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung

F. Cluster-Analyse
Dauer:0.5 Tage
Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren

Unsere dozenten
Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.

Veröffentlichungen:

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

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

  • "Oracle SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-41-5)

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

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

Erfahrung:
Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit MS SQL Server und Oracle mit Berichtskomponenten im Intranet oder MS Excel, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Je nach Aufgabe setzt er R, IBM SPSS oder Minitab ein.

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 "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+ Prüfung absolviert.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

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



Referenzkurse:
  • Oracle - Statistik mit SQL
  • Oracle 10g - SQL
  • Relationale Datenbanksysteme

Zusätzliche Informationen

Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können.