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Kurse

Einführung in Data Mining

Di, 28.5.2019

Unter dem Begriff "Data Mining" versteht man Verfahren und Algorithmen, die helfen, Strukturen und Beziehungen in üblicherweise sehr grossen und komplexen Datensätzen zu finden. Dieser Kurs gibt einen breiten Überblick über die wichtigsten Methoden des Data Mining. Nach einer Einführung werden Aspekte der Datenorganisation behandelt und ausgewählte statistische Techniken vorgestellt (Klassifikationsalgorithmen und neuronale Netze).


Was werden Sie lernen ?
Sie ahnen, dass in Ihrer Datenbank noch so manches wertvolle Stück an Information unentdeckt verborgen liegt? Wie können Sie Muster und Trends in Ihren Daten identifizieren und Zusammenhänge verstehen? Unter dem Begriff "Data Mining" versteht man Verfahren und Algorithmen, die helfen, Strukturen und Beziehungen in üblicherweise sehr grossen und komplexen Datensätzen zu finden. Dieser Kurs gibt Ihnen einen breiten Überblick über die wichtigsten Methoden des Data Mining. Nach einer Einführung werden Aspekte der Datenorganisation behandelt und ausgewählte statistische Techniken vorgestellt. Ihre Anwendung wird anhand von praktischen Beispielen erläutert. Viele, für den Data Mining Prozess relevante statistische Verfahren, werden im Kurs "Einführung in multivariate Datenanalyse " vertieft.

Wer sollte teilnehmen ?
  • Manager und wissenschaftliche Mitarbeiter
  • Keine Vorkenntnisse in Statistik/Mathematik notwendig

Welche Themen werden behandelt ?
 Einführung
 Was ist Data Mining?
Data Mining als Teil von Knowledge Discovery
Stärken und Grenzen des Data Mining
 Data Mining vs. statistische Datenanalyse
 Was sind die Gemeinsamkeiten?
Was sind die Unterschiede?
Wo liegen die Schwierigkeiten?
 Datenorganisation und Datenzugriff
 Sammeln von Daten, Datenquellen
Datenqualität
Data Warehouse
On-line analytical processing (OLAP)
 Ausgewählte statistische Techniken (Überblick)
 Explorative Verfahren, Visualisierung
Klassifikation, Clustering
Modellierung, CART
Neuronale Netzwerke, genetische Algorithmen


Weitere Fragen ?
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