Data Mining - Mit Oracle 11g
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Dauer:
3 Tage -
Lieferart:
Classroom -
Zielgruppe:
Business Intelligence-Entwickler -
Vorkenntnisse:
Allgemeine Datenbank-Kenntnisse -
Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen. -
Kursnummer:
2022767 -
Themen:
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 Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen hel…
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- Dauer:
3 Tage - Lieferart:
Classroom - Zielgruppe:
Business Intelligence-Entwickler - Vorkenntnisse:
Allgemeine Datenbank-Kenntnisse - Methode:
Vortrag mit Beispielen und Übungen. - Kursnummer:
2022767
Themen:
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 Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle 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 mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren 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.
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 - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In
B. Strukturentdeckende VerfahrenFaktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse
C. Data Mining mit der AssoziationsanalyseSuchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse
D. Data Mining für KlassifikationEntscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung
E. Data Mining mit WahrscheinlichkeitstheorieKlassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung
F. Cluster-AnalyseEinführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren
Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als BI-Berater.
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: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.
Projekte: Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit Berichtskomponenten, statistische Analysen und Data Mining-Modulen.
Forschung: Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.
Zertifizierung: Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.
Bei der Anmeldung von mehreren Teilnehmern bieten wir Ihnen
attraktive Rabatte an. Ab drei Teilnehmern kann sich ein
Inhouse-Seminar bei Ihnen lohnen. Gern erstellen wir Ihnen ein
individuelles Angebot.
Alle Preise zuzüglich der gesetzlichen Mehrwertsteuer.
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
