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Inhouse-Training: Big Data Workshop – Data Analyst Teil 2

Betriebliche Fragestellungen, die sich mit Big Data Tools beantworten lassen

  • Sie kennen im Anschluss die explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung sowie die Transformation von Daten in Nutzen.
  • Sie können typische Data Mining Verfahren, Ansätze und Begriffe anwenden.
  • Im Seminar entwickeln Sie unterschiedliche Analyseprozesse in KNIME®.

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Big Data Workshop – Data Analyst Teil 2
Foto Dr. Raphael Benner

Ihr Trainer: Dr. Raphael Benner

Herr Dipl.-Chem. Dr. Raphael Benner studierte Chemie an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau. Nach einer Weiterqualifikation im Bereich Umweltmanagement und Qualitätssicherung und zahlreichen Projekten zum Aufbau und Optimierung von Qualitäts- und Umweltmanagement-systemen im Mittelstand, entschied er sich für eine freiberufliche Zukunft in der Beratungs- und Trainingsbranche.

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Die Analyse großer Datensätze gleicht einem Projekt. In diesem Workshop lernen Sie die Schritte eines Big Data Projektes und wenden diverse Werkzeuge an. Die vorgestellten Methodiken sind Vertiefungsthemen der Ausbildung von Six Sigma Black Belts. Die Verfahren werden anhand einsichtiger Beispiele erklärt ohne, dass der Teilnehmer die teilweise komplizierte Mathematik in der Tiefe verstehen muss.

  • Zielsetzung
  • Inhalte
  • Voraussetzungen
  • Technische Ausstattung

Zielsetzung

Die Zielsetzung Ihrer Weiterbildung

  • Sie lernen eine explorative Datenanalyse und Datenvorbereitung, Transformation von Daten in Nutzen auch im Kontext von Industrie 4.0 kennen.
  • Sie sind in der Lage typische Datenstrukturen zu bearbeiten und lernen mit den sich daraus ergebenen Herausforderungen umzugehen.
  • Sie wenden typische Data Mining Verfahren, Ansätze und Begriffe an und entwickeln unterschiedliche Analyseprozesse in KNIME®.

Inhalte

Die Workshop-Inhalte

  • Vorstellung typischer Data Mining Ansätze
  • Gerichtete und ungerichtete Analysen sowie Feature Selection (mit KNIME)     
  • Entwickeln und Bewerten von Trainings- und Testdatensatz
  • Entwickeln von Modellen und Bewerten der Prognosequalität     
  • Verifizierung und Validierung von Ergebnissen aus dem Data Mining (Data Mining als Prozess mit KNIME und Minitab)
  •  Teilnehmer kennen die Bedeutung wichtiger Begriffe wie
    • data preparation
    • supervised und unsupervised learning
    • feature selection
    • bootstrapping
    • predictive analytics
      und viele mehr aus dem Data-Mining und können diese auf eigene Fragestellungen anwenden.

Technische Ausstattung

Technische Ausstattung

Wichtiger Hinweis.

Die Teilnehmer benötigen einen eigenen Notebook mit Microsoft® Excel Version (ab 2003, inkl. pdf-Reader) und sollten die Software MINITAB® (ab Version R16) installiert haben. Diese Software erhalten Sie als kostenfreie Demo-Version für 30-Tage zum einmaligen Download:
www.minitab.com in Englisch oder Deutsch.

Da Software ggf. nur über Ihre IT-Abteilung installiert werden kann, empfehlen wir die Administrations-Rechte Ihres Notebooks firmenintern zu klären. Bitte installieren Sie MINITAB® vor Ihrem Ausbildungsstart auf dem mitgebrachten Notebook.

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