Methoden für statistisches Data Mining

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, welche 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: Konzepte und Prozesse im Data Mining, Techniken der Datenvorverarbeitung und Visualisierung, Methoden des unüberwachten Lernens (Grafiken, Cluster- und Hauptkomponentenanalysen, Assoziationsregeln etc.), Methoden des überwachten Lernens (Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Support Vector Machines etc.), Validierungstechniken, Ausblick zu aktuellen Methodenentwicklungen. Wir bieten diesen Kurs in Kooperation mit unserem Partner Statoo Consulting an. Trainer ist der promovierte Statistiker Dr. Diego Kuonen, CStat, Gründer und CEO von Statoo Consulting. 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 Regression voraus.