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Schulung Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung

4 Tage / S2047

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 4 Tage
  • 3 Termine
  • 2.660,00 zzgl. MwSt.
  • Köln
  •  

Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmer.

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Inhouse-/Firmenschulung

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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU
  • Lernumgebung in der Cloud

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

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Individualschulung

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  • In Ihrem Hause oder bei der GFU
  • Lernumgebung in der Cloud

1 Teilnehmer = max. Fokus aufs Fachliche und max. Raum für individuelle Fragen.

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Beschreibung

Die Schulung wendet sich bewusst an alle, die sich mit dem Bereich Data Science beschäftigen wollen. Sie vermittelt Grundwissen, das für die erfolgreiche Konzipierung und  Leitung von Data Science Projekten im Bereich künstliche Intelligenz notwendig ist und richtet sich daher an Ingenieure, Business-, Finanz-  und Technologie-Analysten und andere  Experten. Die Schulung ist auch geeignet, um neue Data Scientists auszubilden oder erfahrenen Data Scientists den Umstieg auf die Plattform RapidMiner zu erleichtern.

Nachdem Sie die Schulung besucht haben können Sie durch Ablegen einer Prüfung das Zertifikat „RapidMiner Analyst “ erwerben, mit dem Sie Ihre neue Qualifizierung nach außen sichtbar machen.

Schulungsziel

Zu den Fähigkeiten, die Teilnehmer in der Schulung erwerben, gehören:

  • Grundlegende Methoden der Datenaufbereitung
  • Erstellen analytischer Vorhersagemodelle
  • Anwendung analytischer Vorhersagemodelle
  • Evaluation von Modellen im Hinblick auf verschiedene Gütekriterien
  • Weiterführende Methoden der Datenaufbereitung
  • Erstellen komplexer, analytischer Vorhersagemodelle
  • Anwendung analytischer Vorhersagemodelle
  • Evaluation und Optimierung von Modellen im Hinblick auf verschiedene Gütekriterien

Details

Wer teilnehmen sollte

Angehende Data Scientists, Ingenieure und Fachexperten, Analysten mit Grundverständnis für mathematische Zusammenhänge und Erfahrung im Umgang mit Computerprogrammen.


Ihre Schulung

Lernmethode:
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen:
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann
Arbeitsplatz:
PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
Lernumgebung:
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien:
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmebescheinigung:
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis

Organisation

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung :
Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten:
4 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
GFU Schulungszentrum

GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten:
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil :
Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive:
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit:
Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

Buchen ohne Risiko

Rechnungsstellung:
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung:
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen:
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen
Bildungsgutschein:
Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kostenfreie Services

Inhalt

1. Teil: Grundlagen Themen (1.-2. Tag)

  • Überblick Teil 1
    • Business Szenario
    • Analytics Taxonomie & Hierarchie
    • Standards: CRISP-DM & Collaborative CRISP
    • Data Science in Unternehmen
  • Einstieg in RapidMiner Studio
    • Benutzungsoberfläche
    • Erstellen und Verwalten von RapidMiner Repositories
    • Operatoren und Prozesse
    • Speichern von Daten, Prozessen und Ergebnisse
  • Explorative Datenanalyse
    • Daten Laden
    • Schnelle Statistik erstellen
    • Daten visualisieren & Charts erstellen
  • Daten aufbereiten
    • Grundlagen von Daten ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
    • Datentypen & Umwandlungen von Typen
    • Umgang mit fehlenden Werten
    • Umgang mit Attributrollen
    • Filtern von Zeilen und Spalten
    • Normalisieren und Standardisieren
  • Bessere Prozesse bauen
    • Organisation, Umbenennen & Relative Pfade
    • Sub-Prozesse verwenden
    • Building Blocks
    • Breakpoints
  • Predictive Modelling Algorithmen
    • k-Nearest Neighbor
    • Naive Bayes
    • Lineare Regression
    • Entscheidungsbäume und -regeln
  • Modelle erstellen und evaluieren
    • Machine Learning Theorie: Bias, Varianz, Overfitting & Underfitting
    • Splitting Data
    • Split- und Cross-Validation
    • Evaluationsmethoden & Gütekriterien
    • Optimierung und Parameter Tuning
    • Modelle anwenden
  • Zusätzliche Workshops
    • Ausreißer-Detektion
    • Random Forest
    • Ensemblesmethoden

2. Teil: Fortgeschrittene Themen (3.-4. Tag)

  • Überblick Teil 2
    • Business Szenario
    • Intro Kurs Review
    • Laden neuer Daten
  • Explorative Datenanalyse
    • Multiple Datenquellen
    • Joins & Set Theorie
    • Neue Attribute verstehen
  • Daten aufbereiten
    • Fortgeschrittene Methoden für Daten EDL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
    • Aggregation & Multi-Level Aggregation
    • Pivot & De-Pivot
    • Kalkulierte Werte
    • Reguläre Ausdrücke (Regex)
    • Verändern von Wertetypen
    • Feature Generierung und Bearbeitung
    • Schleifen
    • Macros
  • Predictive Modelling Algorithmen
    • Support Vector Machines (SVM)
    • Neuronale Netze
    • Logistische Regression
  • Modelle erstellen und evaluieren
    • Fortgeschrittene Gütekriterien
    • ROC Plots
    • Vergleichen von Modellen
    • Sampling
    • Weighting
    • Feature Selection: Forward Selection
    • Feature Selection: Backward Elimination
    • Validierung von Preprocessing und Preprocessing Modellen
    • Optimierung von Parametern & Ergebnisse Loggen
  • Zusätzliche Workshops
    • Hauptkomponentenanalyse
    • Logistische Regression
    • Kostenmatrix und Modelloptimierung

So haben GFU-Kunden gestimmt

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Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine
TerminOrtPreis
06.01.-09.01.2020
Plätze vorhanden
Köln 2.660,00
Köln 2.660,00 Buchen Vormerken
15.06.-18.06.2020
Plätze vorhanden
Köln 2.660,00
Köln 2.660,00 Buchen Vormerken
16.11.-19.11.2020
Plätze vorhanden
Köln 2.660,00
Köln 2.660,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
Firmenschulung
Im GFU Schulungszentrum
Inhouse-Schulung

Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff

In Ihrem Hause 
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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
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  • Berlin
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Individualschulung

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Wo soll Ihre Schulung stattfinden?
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Das GFU-Sorglos-Paket

Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

GFU-Seminar Arbeitsplatz

Eine Klasse eines Unternehmens will geschlossen die Schulung Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung buchen

An dieser Stelle kann ein Inhouse-Seminar zur Augabenstellung Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung angebracht sein. Der Inhalt des Lehrgangs kann dabei gemeinsam mit den Dozenten variiert oder komprimiert werden.

Haben die Schulungsteilnehmer allerdings Vorkenntnisse in Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung, sollte der Anfang entfallen. Eine kundenspezifische Fortbildung rentiert sich bei mindestens 3 Schulungsteilnehmern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung finden bisweilen in Bremen, Duisburg, Berlin, Bochum, Bielefeld, Hannover, Leipzig, Wuppertal, Düsseldorf, Hamburg, Dresden, Essen, München, Münster, Frankfurt, Bonn, Dortmund, Nürnberg, Stuttgart und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Seminare erweitern Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung?

Eine erste Ergänzung findet sich in Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung mit

  • Breakpoints
  • Verändern von Wertetypen
  • Logistische Regression
  • Data Science in Unternehmen

Zu empfehlen ist auch ein Kurs von „Die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) 2018“ mit der Behandlung von

  • Spezifische Regelungen für Big Data
  • Kohärenzverfahren
  • Betroffenenrechte
  • Zweckbindung

Für Firmenschulungen ist das Thema „Testautomation mit HP / Micro Focus ALM und HP / Micro Focus UFT“ mit dem Unterrichtsgegenstand Defect Erstellung und Nachverfolgen und Testfälle  passend.

Für Erfahrene Anwender passt auch eine Die neuen EVB-IT: Wann brauche ich welchen Vertrag? Schulung. In diesem Kurs werden u.a.

  • EVB-IT Kauf
  • Konsequenzen
  • EVB-IT - Historische Entwicklung Ziele
  • Schwerpunkt der Beschaffung

besprochen.

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