Data Analytics: Maschinelles Lernen, Deep Learning, und Visual Analytics

ZIELSETZUNG

Der Kurs vermittelt Grundlagen und Methoden aus den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen und befähigt Einsatzszenarien zu erkennen und einfache Aufgaben zu lösen. Zunächst werden Vorverarbeitungsschritte im Vorfeld einer Datenanalyse vorgestellt. Im Anschluss werden die Grundlagen des maschinellen Lernens vorgestellt, hierbei wird auf überwachte und unüberwachte Lernverfahren eingegangen. Einen weiteren Schwerpunkt bilden neuronale Netze und „Deep Learning“. Am Beispiel von Aufgaben zur Textklassifikation und Bildanalyse werden praktische Übungen mit geeigneten Frameworks durchgeführt. Schließlich wird ein Einblick in das Gebiet Visual Analytics gegeben und aufgezeigt, wie menschliche Wahrnehmung, Mensch-Maschine-Interaktion, und  Data Science zusammenspielen.

ZIELGRUPPE

Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Forschung & Entwicklung, Projektmanagement und Vertrieb, die grundlegende Kenntnisse aus dem Bereichen Data Analytics, Maschinelles Lernen und Visual Analytics erwerben oder auffrischen wollen.

INHALTE

Data Analytics Grundlagen
• Datenplattformen, Datenarchitekturen, Data Pipelines
• Datenvorverarbeitung
• Statistik-Grundlagen

Maschinelles Lernen
• Überwachtes Lernen und Klassifikation: Bayes’sche Klassifikation, Entscheidungsbäume, Support Vector Machine, Ensemble-Methoden (Random Forests, Adaboost, etc.)
• Unüberwachtes Lernen und Clustering: K-Means Clustering, Dichte-basiertes Clustering, Hierarchisches Clustering
• Deep Learning: Neuronale Netze, Faltende Neuronale Netze (Convolutional Neural Networks),Deep Learning

Visual Analytics
• Datentypen, visuelle Symbole, Wahrnehmungsaspekte
• Überblick über Visualisierungstechniken

ABLAUF

Tag 1:
09:00 – 09:15 Begrüßung und Vorstellung
09:15 – 10:30 Data Science – Grundlagen
10:30 – 10:45 Kaffeepause
10:45 – 12:00 Maschinelles Lernen I
12:00 – 13:00 Gemeinsames Mittagessen
13:00 – 14:00 Maschinelles Lernen II
14:00 – 14:15 Kaffeepause
14:15 – 15:15 Deep Learning
15:15 – 14:30 Kaffeepause
15:30 – 16:30 Visual Analytics

REFERENT

Prof. Dr. Ralph Ewerth

Fachgebiet Visual Analytics – Leibniz Universität Hannover

TEILNAHMEGEBÜHR

599,- € zzgl. USt.