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Schulung Data Science nach CRISP-DM in der Praxis (S1960)

Sie lernen anhand des Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) die Arbeit eines Data Scientists kennen und werden die sechs Hauptphasen eines Data Science Projekts praktisch anwenden und erfahren.

Offene Termine

20.11.-21.11.2017
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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Kein passender Termin? Termin
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Schulungs-Ziel

Sie setzen ein Data Science Projekt nach CRISP-DM hands-on mit der Open Source Software Knime um. So erleben Sie die tägliche Arbeit in einem Data Science Projekt und vertiefen das Verständnis für die unterschiedlichen Anforderungen. Daraus wird verständlicher, wie Führungskräfte ein Data Science Projekt unterstützen können und welche Kompetenzen benötigt werden. Die direkte Anwendung von Machine Learning und Data Science Algorithmen ist möglich, da Knime intuitiv zugänglich ist. Zugang zu einem PC mit der Software Knime ist notwendig. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Das Seminar setzt sich zusammen aus theoretischem Input mit interaktiven Diskussionsrunden. Einen Großteil erarbeiten Sie selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden.

Wer sollte teilnehmen

Das Seminar bietet einen Querschnitt über alle sechs Stufen des CRISP-DM und ist daher geeignet für Teammitglieder und Projektleiter um den Ablauf eines Data Science Projekts in allen Stufen kennen zu lernen.

Inhalt

  • CRISP-DM
    • Überblick über den kompletten CRISP-DM (Business Understanding, Data Preparation, Data Understanding, Modeling, Evaluation, Deployment)
  • Business Understanding
    • Erarbeitung einer eigenen Data science Projektidee in Kleingruppen
    • Präsentation und kritische Diskussion der Projektideen durch die Teilnehmer
  • Data Preparation
    • Einführung in die Software Knime
    • Einlesen von Daten aus flatfiles (csv, txt) und Datenbanken (SQL, PostgreSQL
    • Aufbereitung von Daten
  • Data Understanding
    • Korrelationsanalyse
    • Visualisierung (Boxplot, Scatterplot) 
    • Verteilungsschätzungen
  • Modeling
    • Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning
    • Validierung von Modellen
    • Klassifikationsalgorithmen: Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Naive Bayes 
    • Regressionsalgorithmen: Lineare Regression, Polynomiale Regression
    • Clustering: k-means, Hierarchical Clustering
  • Evaluation / Deployment
    • Überblick über wichtige Aspekte bei der Evaluation eines data science Projekts 
    • Kurz-Überblick: Technisches deployment

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: Tag, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Offene Termine

20.11.-21.11.2017
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Eine Klasse eines Unternehmens will zeitgleich den Lehrgang Data Science nach CRISP-DM in der Praxis frequentieren

Hier kann ein kundenspezifisches Lehrgangssystem zur Thematik Data Science nach CRISP-DM in der Praxis passend sein. Das Thema der Schulung kann hierbei gemeinsam mit den Fachdozenten aufgestockt oder komprimiert werden.

Haben die “Schüler“ bereits Routine in Data Science nach CRISP-DM in der Praxis, sollte der erste Punkt der Agenda nur gestreift werden. Eine Inhouse-Fortbildung lohnt sich ab drei Mitarbeitern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science nach CRISP-DM in der Praxis finden ab und zu in der Nähe von Bonn, Dortmund, Bochum, Stuttgart, Dresden, Frankfurt, Essen, Leipzig, Bielefeld, München, Hannover, Münster, Bremen, Hamburg, Berlin, Wuppertal, Düsseldorf, Nürnberg, Duisburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu Data Science nach CRISP-DM in der Praxis bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Business Understanding Erarbeitung einer eigenen Data science Projektidee in Kleingruppen | Validierung von Modellen
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Visualisierung (Boxplot, Scatterplot)  | Kurz-Überblick: Technisches deployment
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Aufbereitung von Daten | Clustering: k-means, Hierarchical Clustering
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: CRISP-DM Überblick über den kompletten CRISP-DM (Business Understanding, Data Preparation, Data Understanding, Modeling, Evaluation, Deployment) | Data Understanding Korrelationsanalyse
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: Präsentation und kritische Diskussion der Projektideen durch die Teilnehmer|Einlesen von Daten aus flatfiles (csv, txt) und Datenbanken (SQL, PostgreSQL) 
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Klassifikationsalgorithmen: Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Naive Bayes  | Verteilungsschätzungen
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Modeling Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning | Evaluation / Deployment Überblick über wichtige Aspekte bei der Evaluation eines data science Projekts 
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Data Preparation Einführung in die Software Knime|Regressionsalgorithmen: Lineare Regression, Polynomiale Regression

Wenn alle Teilnehmer zustimmen, kann die Data Science nach CRISP-DM in der Praxis Schulung hinsichtlich "" am Rande gestreift werden und im Gegenzug wird "" ausfühlicher geschult oder vice-versa.

Welche Thematiken passen zu Data Science nach CRISP-DM in der Praxis?

Eine passende Erweiterung bildet Oracle SQL für Professionals mit

  • Erweiterung von SQL durch PL/SQL Erstellung eigener Zeilenfunktionen
  • Triggerprogrammierung mit PL/SQL
  • Besonderheiten der Oracle-SQL Implementierung Impliziter Transaktionsschutz
  • Error Logging Klausel und Multitable Insert

Empfehlenswert ist auch eine Schulung von „Visual Analytics und Information Design Grundlagen“ mit der Behandlung von

  • Kommunizieren mit Visualisierungen 
  • Vorgehen  Erfolgsregeln für die Berichtsgestaltung 
  • Gelungenes Information Design  Beispiele und Gegenbeispiele 
  • Wahrnehmung  Wahrnehmungsaspekte von Visualisierungen 

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Crystal Reports - Berichterstellung und Design - Aufbau“ mit dem Unterrichtsstoff Formeln erstellen Funktionen und Operatoren benutzen und Berichte nach BO Enterprise veröffentlichen geeignet.

Für Erfahrene Anwender passt auch eine Crystal Reports - Berichterstellung und Design - Einstieg Fortbildung. In diesem Workshop werden vor allen Dingen

  • Daten gruppieren
  • Einen Bericht formatieren Grafische Elemente hinzufügen
  • Erstellung eines Summen-Berichtes
  • Spezielle Formatierungen anwenden
behandelt.

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  • 0221 82 80 90
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