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Oracle Programmierung mit PL/SQL - Kompakt

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Data Mining - Machine Learning Schulungen & Inhouse Seminare

Grundlage für Aufgaben wie Risikoprognosen, Identifizierung potentieller Kunden, Warenkorbanalysen oder Betrugserkennung ist Data Mining und Machine Learning. Mit intelligenten Algorithmen zur Analyse von Datenbeständen machen diese Analyseverfahren aus Daten Wissensschätze.

Offene Kurse - an vielen Standorten und Online

In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.

Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops

Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.

Unsere Seminare zu Data Mining - Machine Learning:

Sie haben das passende Seminar nicht gefunden? Dann fragen Sie uns unverbindlich an.

Gesicherte Termine aus der Kategorie Data Mining - Machine Learning

Termin
Seminar
Standort
15.04. - 19.04.2024
Nürnberg
15.04. - 19.04.2024
Virtual Classroom (online)

Data Mining - Machine Learning lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen um Data Mining erfolgreich einzusetzen?

Grundlagen von Datenbanken und Datenverarbeitung: Verstehen Sie die Grundlagen von Datenbanksystemen, einschließlich relationaler und NoSQL-Datenbanken. Lernen Sie, wie man Daten abfragt, filtert und vorverarbeitet, z.B. mit SQL.

Statistische Analyse: Entwickeln Sie ein solides Verständnis statistischer Methoden, die in der Datenanalyse verwendet werden. Dazu gehören deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests.

Data Mining-Methoden: Erlernen Sie verschiedene Data Mining-Techniken wie Klassifizierung, Clustering, Assoziationsanalyse, Anomalieerkennung und Regressionsanalyse.

Machine Learning: Vertiefen Sie sich in Machine Learning-Algorithmen, sowohl in überwachten als auch in unüberwachten Lernmethoden, einschließlich Entscheidungsbäume, Random Forests, Neuronale Netze, K-Means-Clustering und Principal Component Analysis (PCA).

Programmiersprachen und Tools: Werden Sie vertraut mit Programmiersprachen, die häufig in Data Mining verwendet werden, wie Python und R, und Tools/Frameworks wie Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow und Keras.

Datenvisualisierung: Erlernen Sie Techniken und Tools zur Datenvisualisierung, um Muster und Einsichten aus Daten zu extrahieren und darzustellen. Vertraut werden mit Tools wie Matplotlib, Seaborn, ggplot2 und Tableau.

Big Data-Technologien: Verstehen Sie die Grundlagen von Big Data-Technologien und -Plattformen wie Hadoop, Spark und deren Ökosysteme, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Text Mining und NLP: Entwickeln Sie Fähigkeiten in Text Mining und Natural Language Processing (NLP), um unstrukturierte Daten wie Textdokumente und soziale Medien zu analysieren.

Data Cleaning und Preprocessing: Lernen Sie wichtige Techniken des Data Cleanings und der Datenvorverarbeitung, um Datenqualitätsprobleme zu beheben und Daten für die Analyse vorzubereiten.

Ethische Aspekte und Datenschutz: Verstehen Sie die ethischen Überlegungen und Datenschutzbestimmungen im Zusammenhang mit Data Mining, einschließlich GDPR und anderer relevanter Gesetzgebungen.

Anwendungsbereiche und Industriekontext: Erkunden Sie verschiedene Anwendungsbereiche von Data Mining in verschiedenen Branchen, um ein tieferes Verständnis für spezifische Daten- und Geschäftsanforderungen zu entwickeln.

Was sollte ich lernen um Machine Learning erfolgreich einzusetzen?

Grundlagen des Machine Learning: Beginnen Sie mit einem grundlegenden Verständnis der verschiedenen Arten von ML: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Verstehen Sie die Konzepte wie Merkmale (Features), Labels, Trainingsdaten und Testdaten.

Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie: Entwickeln Sie ein solides Verständnis der statistischen Methoden und der Wahrscheinlichkeitstheorie, da diese die Grundlage für viele ML-Modelle bilden.

Datenverarbeitung und -analyse: Lernen Sie, wie Sie mit Daten arbeiten, einschließlich Datenvorverarbeitung, Datenbereinigung, Datenexploration und -visualisierung. Vertraut werden mit Tools und Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib in Python.

Maschinelles Lernen-Algorithmen: Vertiefen Sie sich in die verschiedenen ML-Algorithmen, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machines, k-means Clustering, Neuronale Netze und Deep Learning.

Programmiersprachen und Tools: Erlernen Sie Programmiersprachen, die in ML häufig verwendet werden, insbesondere Python und R, sowie ML-Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, Keras und PyTorch.

Modellbewertung und -validierung: Verstehen Sie Techniken zur Bewertung und Validierung von ML-Modellen, einschließlich Kreuzvalidierung, Confusion Matrix, ROC-AUC, Precision, Recall und F1-Score.

Neuronale Netze und Deep Learning: Erkunden Sie fortgeschrittene Themen in Neuronalen Netzen und Deep Learning, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).

Feature Engineering und Auswahl: Lernen Sie, wie Sie effektiv Features für Ihre ML-Modelle erstellen, auswählen und transformieren.

Big Data-Plattformen und -Technologien: Verstehen Sie den Einsatz von Big Data-Technologien wie Apache Hadoop und Spark für die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze.

Modellbereitstellung und MLOps: Erlernen Sie die Methoden zur Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion und die Praktiken des Machine Learning Operations (MLOps), einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) für ML-Modelle.

Ethische Überlegungen und Bias in ML: Entwickeln Sie ein Bewusstsein für ethische Fragen und möglichen Bias in ML-Modellen, einschließlich Datenschutz und Fairness.

Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 


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