Mit IBM SPSS Modeler

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

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Wichtige informationen

Tipologie Intensivseminar berufsbegleitend
Niveau Anfänger
Ort An 10 Standorten
Unterrichtsstunden 37h
Dauer 5 Tage
Beschreibung

SPSS Modeler                                                        

Veranstaltungsort(e)

Wo und wann

Beginn Lage
auf Anfrage
Berlin
Goethestr. 34, 13086, Berlin, Deutschland
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auf Anfrage
Dresden
Rosenstraße 36, 01067, Sachsen, Deutschland
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auf Anfrage
Düsseldorf
Stadttor 1, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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auf Anfrage
Frankfurt Am Main
Mainzer Landstraße 50, 60325, Hessen, Deutschland
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Hamburg
Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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Lage
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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Lage
Hamburg
Stadthausbrücke 1-3, 20355, Hamburg, Deutschland
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Lage
Munster
Niedersachsen, Deutschland
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Beginn auf Anfrage
Lage
München
Baaderstraße 88-90, 80469, Bayern, Deutschland
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Beginn auf Anfrage
Lage
Stuttgart
Königstraße 10, 70173, Baden-Württemberg, Deutschland
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Beginn auf Anfrage
Lage
Wien
Mariahilfer Straße 123, 1060, Australien, Australien
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Beginn auf Anfrage
Lage
Zürich
Seefeldstrasse 69, 8008, Zürich, Schweiz
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Meinungen

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Kursbewertung
100%
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4.9
ausgezeichnet
Anbieterbewertung

Meinungen über andere Kurse des Anbieters

Selbstmarketing - Selbstsicherheit und Durchsetzungsvermögen

P
Paul Held
5.0 01.04.2011
Das Beste: Ein sehr empfehlenswertes, praxisbezogenes Seminar, welches mir nachhaltig viel genutzt hat. Angenehme Anmeldung, gute Erreichbarkeit und zielorientierte Auseinandersetzung mit den Themen. Gerne wieder!
Zu verbessern: Keine Anmerkungen
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
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Effektives Mahnwesen - von der Mahnung bis zur Zwangsvollstreckung

K
Katrin Kanigs
5.0 01.04.2011
Das Beste: Die Dozentin vermittelte sehr gut die Lerninhalte. Die Beispiele waren auch sehr praxisbezogen und somit gut nachvollziehrbar. Des Weiteren erhielt ich wertvolle Tipps um das Erlernte in der Praxis umzusetzen.
Zu verbessern: Keine Anmerkungen
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Selbstmarketing - Selbstsicherheit und Durchsetzungsvermögen

P
Paul Held
5.0 24.05.2011
Das Beste: Ein sehr empfehlenswertes, praxisbezogenes Seminar, welches mir nachhaltig viel genutzt hat. Angenehme Anmeldung, gute Erreichbarkeit und zielorientierte Auseinandersetzung mit den Themen. Gerne wieder!
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Kommunikationstraining - Kommunikation und Moderation

M
Mark Panther
5.0 20.06.2011
Das Beste: Meine Erwartungen wurden in jeder Hinsicht übertroffen! Vielen Dank an den Trainer und das Comelio-Team für das perfekte Training.
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Lehrertraining - Was ist guter Unterricht

P
Paul Held
5.0 24.05.2011
Das Beste: Der Dozent vermittelte die Themen sehr anschaulich und verständlich. Auch der psychologische Aspekt wurde gut dargestellt, sodass viel Erlerntes direkt angewendet werden kann. Ich bin sehr zufrieden und kann diesen Kurs nur weiterempfehlen.
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
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Insolvenzrecht - Grundlagen des Insolvenzrechts

S
Steffen Herrmann
4.0 03.05.2012
Das Beste: In diesem Seminar wurde nicht nur theoretisches Wissen vermittelt, sondern es wurden auch sehr gut Bezug auf die Praxis genommen.
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
Hat Ihnen diese Meinung geholfen? Ja (0)

Effektives Mahnwesen - von der Mahnung bis zur Zwangsvollstreckung

K
Katrin Kanigs
5.0 19.05.2011
Das Beste: Die Dozentin vermittelte sehr gut die Lerninhalte. Die Beispiele waren auch sehr praxisbezogen und somit gut nachvollziehrbar. Des Weiteren erhielt ich wertvolle Tipps um das Erlernte in der Praxis umzusetzen.
Würden Sie diesen Kurs weiterempfehlen?: Ja
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Lerntechniken - Leicht und effizient lernen

R
Regina Ullrich
5.0 08.06.2011
Das Beste: Herr Reinhaus erläuterte sehr gut und verständlich verschiedene Lerntechniken und vermittelte mir dabei ausgesprochen gut, wie sich Emotionen und Motivationen auf den Lernprozess auswirken und sich damit effektiv arbeiten lässt. In einem tollen praktischen Teil konnte ich Erlerntes übungsweise in die Praxis übertragen. Das Seminar ist gut aufgebaut und vom Inhalt und der Zeit gut abgestimmt. Die Schulung gibt mir eine große Sicherheit...persönlich kann ich das Training nur weiterempfehlen!
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C# NET - Design Patterns

H
Holger Rausch
5.0 27.05.2011
Das Beste: Der Dozent vermittelte die Seminarthemen sehr anschaulich und verständlich. Ein sehr guter Übungsteil und die Möglichkeit eigene Arbeiten mit in das Seminar einzubringen, sagte mir sehr zu. Ein idealer Einstieg in die Design Patterns. Auf jeden Fall weiterzuempfehlen.
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Was lernen Sie in diesem Kurs?

Grundlagen der StatistikAssoziations- und Warenkorbanalyse
Regression
Bayes Netze, Naive Bayes und SLRM
Diskriminanzanalyse
Logistische Regression
Faktorenanalyse und PCA
Entscheidungsbäume
Clusteranalyse
Künstliche Neuronale Netze
Zeitreihen mit ARIMA
Sequenz-Algorithmus

Themenkreis

Kurslevel:
Einsteiger

Zielgruppe:
Datenanalysten

Voraussetzungen:
Grundlagen der Statistik

Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen.

Seminarziele:
IBM SPSS Modeler bietet eine große Anzahl an Data Mining-Methoden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie für Klassifikation, Mustererkennung und Prognose Data Mining-Modelle mit IBM SPSS Modeler aufbauen, jeweils auf ihre Güte prüfen und einsetzen. Dabei lernen Sie zunächst den jeweiligen Algorithmus kennen und dann die tatsächliche Implementierung am System. Zu den behandelten Verfahren gehören Klassiker wie Clusteranalyse, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse oder Künstliche Neuronale Netze sowie spezielle Verfahren wie Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse oder Zeitreihen mit ARIMA. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung.

Themen:
A. Assoziations- und Warenkorbanalyse
Dauer:0.25 Tage
Einführung in die Assoziationsanalyse und den Apriori Algorithmus - Frequent Itemsets - Regelableitung

B. Regression
Dauer:0.25 Tage
Linear multiple Regression - Modellerstellung und Parameterschätzung - Gütemaße - Vorhersage

C. Bayes Netze, Naive Bayes und SLRM
Dauer:0.75 Tage
Einführung in den Bayes Netzwerk-Algorithmus - Naive Bayes - Attributauswahl und Attributbewertung - Markov Blanket Algorithmus - Self-Learning Response Models (SLRMs) - Gütemaße - Vorhersage

D. Diskriminanzanalyse
Dauer:0.5 Tage
Statistische Grundlagen: Mittelwert und Varianz, Quadratesummen innerhalb und zwischen Gruppen, Korrelationen - Regeln für Variablenauswahl - Berechnungen während der Variablenauswahl (F-to-Remove / Enter, Wilk´s Lambda, Rao´s V, Distanzen, F-Tests) - Klassifikationsfunktionen - Kanonische Diskriminanzfunktionen: Kanonische Korrelation, Wilk´s Lambda, Koeffizienten, Tests für gleiche Varianzen - Gütemaße - Vorhersage

E. Logistische Regression
Dauer:0.5 Tage
Logistische Funktion und Einführung in die logistische Regression - Binomiale logistische Regression - Multinomiale logistische Regression - Maximum Likelihood Schätzer - Variablenauswahl - Gütemaße - Vorhersage

F. Faktorenanalyse und PCA
Dauer:0.25 Tage
Einführung in Faktorenanalyse und Hauptkomponentenananlyse (Principal Component Analysis, PCA) - Faktorextraktion - Faktorrotation - Faktorwerte

G. Entscheidungsbäume
Dauer:0.75 Tage
Einführung in Entscheidungsbäume - C&RT (Classification and Regression Trees) Algorithmen - CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detectors) Algorithmus - QUEST (Quick, Unbiased, EfficientStatistical Tree) Algorithms - Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage

H. Clusteranalyse
Dauer:0.5 Tage
Einführung in die Clusteranalyse - Distanzen und Ähnlichkeit - k-Means Algorithmus - TwoStep Cluster Algorithms - Cluster-Anzahl - Vorhersage und Cluster-Zugehörigkeit

I. Künstliche Neuronale Netze
Dauer:0.75 Tage
Einführung in Künstliche Neuronale Netze - Modelle: Multilayer Perceptron mit Feed-forward und Back-Propagation, Radial Basis Function Network (RBFN), Kohonen Algorithmus - Gütemaße - Vorhersage

J. Zeitreihen mit ARIMA
Dauer:0.25 Tage
Einführung in Zeitreihenanalyse und AR, MA, ARMA und ARIMA - Eigenschaften von Zeitreihen - Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage

K. Sequenz-Algorithmus
Dauer:0.25 Tage
Itemsets - Transaktionen - Sequenzen - Suche nach häufigen Sequenzen - Vorhersage

Unsere dozenten

Unser IBM SPSS-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und IBM SPSS. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.

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)

Erfahrung:
Projekte:
Im Bereich statistischer Datenanalyse führt Herr Skulschus als Berater und Projektleiter auch Projekte durch, bei denen IBM SPSS zum Einsatz kommt oder mit individueller Software-Entwicklung in Java und .NET auf Datenbank-Basis Analyse- und Reporting-Lösungen entstehen.

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.

Webseite:

  • http://www.marco-skulschus.de

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



Referenzkurse:
  • SPSS - Datenanalyse 1
  • Statistik - Deskriptive und Induktive Statistik

Zusätzliche Informationen

IBM SPSS Modeler bietet eine große Anzahl an Data Mining-Methoden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie für Klassifikation, Mustererkennung und Prognose Data Mining-Modelle mit IBM SPSS Modeler aufbauen, jeweils auf ihre Güte prüfen und einsetzen. Dabei lernen Sie zunächst den jeweiligen Algorithmus kennen und dann die tatsächliche Implementierung am System. Zu den behandelten Verfahren gehören Klassiker wie Clusteranalyse, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse oder Künstliche Neuronale Netze sowie spezielle Verfahren wie Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse oder Zeitreihen mit ARIMA. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung.