Python - Data Mining
Details
| ID | 1252821 |
| Dauer | 2.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Allgemeine Kenntnisse der Mathematik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Data Mining verstehen
Verstehen Sie die Philosophie von Data Mining und den Data Mining-Kreislauf
Assoziationsanalyse einsetzen
Führen Sie eine Warenkorbanalyse durch und erkennen Sie wesentliche Häufungen
Daten klassifizieren
Nutzen Sie Entscheidungsbäume, Naïve Bayes und Bayes Netze, um Gruppen zu klassifizieren
Daten mit komplexen Modellen segmentieren
Verwenden Sie Künstliche Neuronale Netze und Support Vector Machines, um Gruppen zu trennen
Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
Erkennen Sie Gemeinsamkeiten und Gruppen in Ihren Daten
Übersicht
Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Python-Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den Teilnehmern aufgrund von Theorie und Beispielen in Python, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren mit Python funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Python-Programmierung ergänzt.
Termine
Zurzeit stehen keine offenen Termine zur Verfügung. Nutzen Sie alternativ die Inhouse‑Option.
Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.
Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Themen
- Data Mining-Ansatz und Philosophie verstehen
- Assoziationsanalyse für einfache Mustererkennung nutzen
- Daten klassifizieren mit Entscheidungsbäumen, Naïve Bayes und Bayes Netzen
- Daten klassifizieren mit Künstlichen Neuronalen Netzen und Support Vector Machines
- Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
Beschreibung
Nutzen Sie Data Mining in Python, um Muster in Daten zu erkennen wie bspw. Gruppen, wichtige Variablen oder Zusammenhänge, die für Klassifikation und Vorhersage genutzt werden können. Lernen Sie das Python-Paket Scikit-Learn kennen, mit dem Sie maschinelles Lernen konkret umsetzen können.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Comelio Medien
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Inhalt
Data Mining-Grundlagen
Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining in Python mit dem Python-Paket Scikit-Learn
Data Mining mit der Assoziationsanalyse
Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse
Data Mining mit Entscheidungsbäumen
Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen
Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie
Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze
Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation
Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners
Cluster-Analyse
Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden
Dozent/in
Unser Python-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Berater und auch Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, statistische Datenanalyse, Data Mining und Python. Er unterrichtet deskriptive und induktive Statistik, multivariate Verfahren und Data Mining für die Bereiche Controlling und Marketing bzw. Marktforschung.
Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien )
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien )
978-3-939701-26-2