Data Mining - Concepts and Techniques

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Beschreibung
  • Dauer:
    2 Tage
  • Zeit:
    10:00 - 16:00
  • Lieferart:
    Online
  • Zielgruppe:
    Information workers, IT professionals
  • Vorkenntnisse:
    General knowledge of math
  • Methode:
    Lecture with examples and exercises.
  • Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
  • Kursnummer:
    2023416

  • Themen:
    Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD) is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems. The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an under…

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  • Dauer:
    2 Tage
  • Zeit:
    10:00 - 16:00
  • Lieferart:
    Online
  • Zielgruppe:
    Information workers, IT professionals
  • Vorkenntnisse:
    General knowledge of math
  • Methode:
    Lecture with examples and exercises.
  • Erfahren Sie in der Demo mehr darüber, wie Online-Kurse durchgeführt werden.
  • Kursnummer:
    2023416

  • Themen:
    Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD) is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems. The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use. Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.
A. 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 und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining

B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse

Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse

C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen

Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen

D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie

Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze

E. 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

F. 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


Marco Skulschus (born in Germany in 1978) studied economics in Wuppertal (Germany) and Paris (France) and wrote his master´s thesis about semantic data modeling. He started working as a lecturer and consultant in 2002.

Veröffentlichungen

  • "Grundlagen empirische Sozialforschung" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-23-1)
  • "System und Systematik von Fragebögen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-26-2)
  • "Oracle PL/SQL" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-40-8)
  • "MS SQL Server - T-SQL Programmierung und Abfragen" (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-69-9)

Erfahrung: - He works as an IT-consultant and project manager. He developed various Business Intelligence systems for industry clients and the public sector. For several years now, he is responsible for a BI-team in India which is mainly involved in BI and OLAP projects, reporting systems as well as statistical analysis and Data Mining. He led several research projects and was leading scientist and project manager of a publicly funded project about interactive questionnaires and online surveys.

Projekte: - He works as an IT-consultant and project manager. He developed various Business Intelligence systems for industry clients and the public sector. For several years now, he is responsible for a BI-team in India which is mainly involved in BI and OLAP projects, reporting systems as well as statistical analysis and Data Mining.

Forschung: He led several research projects and was leading scientist and project manager of a publicly funded project about interactive questionnaires and online surveys.

Zertifizierung: Marco Skulschus is "Microsoft Certified Trainer", “Oracle Associate” and passed the ComptiaCTT+ examination.


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