Data Mining Trainings

Folgende unterschiedliche Schulungen bieten wir in diesem Bereich an:

• KNIME User Training
• Einführung in die Datenanalyse mit der SAS® Enterprise Miner Software
• Data Mining mit den Microsoft SQL Server Analysis Services

KNIME User Training

Kursziel

Dieser Kurs vermittelt ein grundlegendes Verständnis über die KNIME Data Mining Workbench und deren Einsatzmöglichkeiten. Sie erhalten einen Überblick über die verschieden analytischen Funktionsknoten und deren Zusammenspiel bei der Erstellung von analytischen Dataflow Tasks und sind damit in der Lage, einfache Workflows selbst zu erstellen. Neben einem Überblick über die wichtigsten Datenmanipulation- und Explorationsfunktionen und einem Überblick über die verfügbaren Data Mining-Methoden werden auch technische Alleinstellungsmerkmale von KNIME erläutert (u.a. das KNIME-Port-Konzept und die mächtigen Automatisierungs- und Looping-Möglichkeiten).
Unser Data Mining Experte Stefan Weingärtner ist zertifizierter KNIME Trainer.

Voraussetzungen

Sie sollten über statistisches Grundwissen verfügen und in der Handhabung von Windows-Anwendungen geübt sein. KNIME-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, qualitative Experten und alle, die sich für eine Einführung in die Data Mining Workbench KNIME interessieren.

Module

KNIME Desktop

Kursinhalte

• Einführung in die KNIME-Umgebung
• Datenzugriff (Datenbank-Zugriff und File-Import)
• Erstellen von einfachen Workflows
• Datenmanipulation und Datenexploration
• KNIME Port-Typen (Data, Datenbank, PMML, etc.)
• KNIME-Loops
• Einführung in Data-Mining-Methoden (Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Regressionsanalysen)
• Modell-Evaluierung und Modell-Deployment (Scoring)

Lesen Sie hier mehr zu den aktuellen Einsatzgebieten von KNIME!

nach oben

Einführung in die Datenanalyse mit der SAS® Enterprise Miner Software

Kursziel

Dieser Kurs vermittelt Ihnen ein grundlegendes Verständnis für die Anwendung von Data Mining-Methoden. Nach diesem Kurs können Sie die grafische Benutzeroberfläche des SAS Enterprise Miner bedienen und moderne Data Mining-Fragestellungen wie Kundensegmentierung, Optimierung der Response von Marketingkampagnen, Credit Risk Scoring und Warenkorbanalysen auf Ihre Unternehmensdaten anwenden. Sie lernen prognostische Modelle mit den Verfahren Regression, neuronale Netze und Entscheidungsbaum zu erstellen und miteinander zu vergleichen. Außerdem lernen Sie Werkzeuge für Mustererkennung (Segmentierung, Assoziations- und Sequenzanalysen) kennen.
Unser Data Mining Experte Stefan Weingärtner ist zertifizierter SAS Trainer.

Voraussetzungen

Sie sollten über statistisches Grundwissen verfügen, (z.B. Regressionsmodellierung) und in der Handhabung von Windows-Anwendungen geübt sein. SAS-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, qualitative Experten und alle, die sich für eine Einführung in die SAS Enterprise Miner Software interessieren.

Module

SAS Enterprise Miner Software

Kursinhalte

• Methodisches Vorgehen im Data Mining
• Problemformulierung und Datenbereitstellung
• Die SEMMA-Methode: Stichproben ziehen, Exploration der Daten, Modifikation von Variablen, Modellbildung, Auswertung
• Einführung in die SAS Enterprise Miner Software
• Predictive Analytics: Regression und Entscheidungsbaumverfahren
• Modellevaluation und -implementierung: Erstellen des Score-Codes in Base SAS, C, Java und PMML
• Assoziations- und Sequenzanalysen
• Weitere Modellierungswerkzeuge, wie Rule Induction, Gradient Boosting

nach oben

Data Mining mit den Microsoft SQL Server Analysis Services

Kursziel

Dieser Kurs vermittelt Ihnen ein grundlegendes Verständnis über die Data Mining Funktionalitäten der Microsoft SQL Server Analysis Services. Nach diesem Kurs können Sie die grafische Benutzeroberfläche der Analysis Services bedienen und innovative Data Mining-Fragestellungen wie Predictive Analytics, Kundensegmentierung, Warenkorbanalysen und Zeitreihenanalysen auf Ihre Unternehmensdaten anwenden. Neben analytischen Fragestellungen werden auch die wesentlichen Erfolgsfaktoren bei der Datenaufbereitung für Data Mining Modelle mittels SQLvermittelt.

Voraussetzungen

Sie sollten über statistisches Grundwissen verfügen und in der Handhabung von Windows-Anwendungen geübt sein. SQL-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Datenanalysten, qualitative Experten und alle, die sich für eine Einführung in die Microsoft SQL Server Analysis Services interessieren.

Module

MS SQL Server Business Intelligence Development Studio, MS SQL Server Management Studio

Kursinhalte

• Einführung in die Data Mining Methodik
• Data Preparation für Data Mining
• Einführung in die Data Mining Software Umgebung
• Datenexploration
• Predictive Analytics
• Entscheidungsbäume
• Regressionsanalyse & Neuronale Netze
• Naive Bayes
• Modellbewertung
• Modell-Deployment & Scoring
• Knowledge Discovery
• Assoziationsanalyse
• Clusteranalyse
• Sequence Clustering
• Zeitreihenanalyse

nach oben