Data Mining mit WEKA – bei Ihnen vor Ort
Seminar
In Nürnberg
Beschreibung
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Kursart
Praktisches Seminar
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Niveau
Anfänger
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Methodik
Inhouse
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Ort
Nürnberg
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Unterrichtsstunden
8h
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Dauer
1 Tag
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Beginn
nach Wahl
Gerichtet an: Professionelle Datenanalysten. WEKA ist eine Freeware, die sich ebenso leicht bedienen wie auch etwa in den Rapidminer oder R integrieren lässt. Die grundlegenden Kapitel des Data Minings werden vorgeführt.
Standorte und Zeitplan
Lage
Beginn
Beginn
Hinweise zu diesem Kurs
Lernziele des Kurses sind, Theorie und Praxis des Data Mining kennenzulernen, und anhand von Beispielen die ersten Erfahrungen zu sammeln oder zu vertiefen.
Der Kurs ist geeignet für Studenten oder Datenanalysten, die anhand von Datensätzen oder Datenbanken typische Auswertungen, etwa aus dem Bereich Marktforschung durch Data Mining praktizieren wollen.
Grundkenntnisse in Statistik sollten vorhanden sein; eine Zahlenaffinität, die durch Umgang mit Tabellen oder Datensätzen angeeignet wurde, ist von Vorteil.
Sofern entsprechende Verbindungen möglich sind, können eigene Datenbanken zu diversen Kapiteln des Kurses hergenommen , und entsprechende Fragestellungen angegangen werden.
Der Kontakt wird per email oder telefonisch hergestellt, um spezielle Fragestellungen oder Bedürfnisse abzuklären.
Meinungen
Themen
- Data Mining
- Datenanalyse
Dozenten
Milko Mumdzhiev
Statistik, Datenanalyse, Ökonometrie, Wirtschaftsforschung
Milko Mumdzhiev ist Geschäftsführer von Mumdzhiev Datenanalyse und Statistik. Jedwede statistische Auswertung und Datenanalyse, deren Schulung oder Implementierung wird als Dienstleistung angeboten.
Inhalte
Data Mining mit WEKA – bei Ihnen vor Ort
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Einführung in den Data Mining Prozess (Begriffe, Anwendungen, Beispiele, WEKA Grundlagen)
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Daten und Datenstruktur, Datenpräsentation, Visualisierung, Datentransformationen
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Algorithmen (stat. Modellierung, Klassifizierung, Regelsysteme, CARTs, Segmentierung, künstliche NN u.ä.)
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Evaluation und Validierung (Kostenfunktionen, Fehler, ROC etc.)
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Anwendungen mit WEKA
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Entscheidungsbäume
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Klassifikations- und Assoziationsalgorithmen
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Regressionsmodelle und kNN
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Bayesianische Modelle
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Clusterbildung
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Zusätzliche Informationen
Data Mining mit WEKA – bei Ihnen vor Ort