Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an Projektleiter und qualifizierte Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, die ihre Daten mit modernen Data-Mining-Techniken auswerten möchten.
Kursinhalte:
Der Kurs liefert einen Überblick zur Idee und Bedeutung von Data Mining, der Kunst und Wissenschaft, aus Daten zu lernen. Einzelne Data-Mining-Werkzeuge werden genauer betrachtet und ihre Bedeutung für unterschiedliche Analyseaufgaben erläutert. Zu allen vorgestellten Techniken wird die grundlegende Methodik erklärt und anhand praktischer Beispiele veranschaulicht. Die Themen:
Wir bieten diesen Kurs in Kooperation mit unserem Partner Statoo Consulting an. Trainer ist der promovierte Statistiker Dr. Diego Kuonen, CStat PStat CSci, Gründer und CEO von Statoo Consulting, und Präsident der Schweizerischen Gesellschaft für Statistik. Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch in englischer Sprache mit allen Kursfolien.
Voraussetzungen:
Der Kurs setzt elementare Kenntnisse in Statistik und Erfahrung mit multipler linearer Regression voraus.
Ergänzende Kurse:
Für Teilnehmer ohne ausreichende Vorkenntnisse bieten wir unsere Methodenkurse "Einführung in die Statistik – Teil 1" und " – Teil 2" (STA1, STA2) an, zur weiteren Vertiefung von Datenmanagement und Data-Mining-Verfahren die Methodenkurse "Effizientes Datenmanagement" (EDM) und "Data Mining in der Praxis" (PDM) an. Für die praktische Umsetzung empfehlen wir die Produktkurse "STATISTICA Professionell" (PRO) und "STATISTICA Data Miner Quickstart" (SDM).
Ausbildungsgänge: 
Als Alternative zur individuellen Zusammenstellung von Kursen bieten wir themenorientierte Kombinationen einzelner Kurse als geschlossene Ausbildungsgänge an. Der Kurs "Methoden für statistisches Data Mining" (MDM) ist Teil der Ausbildungsgänge zum STATISTICA Mining-Expert und zum Data-Mining-Expert.
Dauer: 2 Tage Zeit: 9:00 - 17:30 Uhr (1. Tag) und 8:30 - 17:00 Uhr (2. Tag) Preis: EUR 1.500,- (zzgl. MwSt.) je Teilnehmer
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