Data Mining Techniken in Theorie und Praxis

Seminarinformationen

Seminar-Ziel

Sie erhalten einen Überblick und eine kompakte Einführung in die theoretischen Grundlagen des Data Mining sowie in die wichtigsten praktischen Aspekte des Data Minings

Teilnehmer Zielgruppe

Anwender, Entscheidungsträger, Entwickler, Administratoren

Kurs Voraussetzungen

Grundkenntnisse von Computerprogrammen und der Mathematik

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Maschinelles Lernen

  1. Entscheidungsbäume
  2. Regellernen
  3. Neuronale Netze
  4. Nächste Nachbarn
  5. Bayes Lernen
  6. Support Vector Machines inklusive einer Diskussion der algorithmischen Hintergründe sowie der theoretischen Eigenschaften der Verfahren

 

Meta Lernen

  1. Bagging und Boosting

 

Vorverarbeitung

  1. Automatisierte Merkmalsauswahl und -generierung (u.a. mit genetischen Algorithmen)
  2. Diskretisierung
  3. Normalisierung
  4. Sampling (Stichprobenauswahl)

 

Modellvalidierung

  1. Einführung in Performanzkriterien
  2. Kreuzvalidierung
  3. Bootstrapping

 

Visualisierung

  1. Hochdimensionale Datenvisualisierungen
  2. ROC Kurven
  3. Selbstorganisierende Karten (SOM)

 

Ausführliche Übungen auf verschiedenen Datensätzen werden für alle Themenbereiche durchgeführt!

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