Methoden für statistisches Data Mining

Methoden für statistisches Data Mining (MDM)

Kurs­ziel:
Ziel die­ses Metho­den­kur­ses ist die Ein­füh­rung in Kon­zep­te, Ter­mi­no­lo­gie und Metho­den des Data Mining. Unse­re Metho­den­kur­se sind soft­wareun­ab­hän­gig kon­zi­piert und eig­nen sich auch für Anwen­der, die nicht mit Sta­tis­ti­ca arbei­ten.

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:

• • Ein­füh­rung in das Data Mining
  • Tech­ni­ken der Daten­vor­ver­ar­bei­tung
  • Mög­lich­kei­ten der Visua­li­sie­rung
  • Umgang mit mul­ti­va­ria­ten Fra­ge­stel­lun­gen
  • Über­blick der Metho­den des unüber­wach­ten Ler­nens
  • Über­blick der Metho­den des über­wach­ten Ler­nens
  • Ver­fah­ren zur Vali­die­rung
  • Aus­blick zu aktu­el­len Metho­den­ent­wick­lun­gen

Wir bie­ten die­ses Trai­ning in Koope­ra­ti­on mit unse­rem Part­ner Sta­too Con­sul­ting an. Trai­ner ist der pro­mo­vier­te Sta­tis­ti­ker Dr. Die­go Kuo­nen, CStat PStat CSci, CEO und CAO von Sta­too Con­sul­ting, Dozent an der Uni­ver­si­tät Genf 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.