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

4 Tage / S2047

Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung

  • 4 Tage
  • 3 Termine
  • 2.260,00 zzgl. MwSt.
  • Köln

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

Inhouse-/Firmenschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

  • 4 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

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

Beschreibung

Die  Schulungen wenden sich bewusst an alle,  die sich mit dem Bereich Data  Science beschäftigen wollen. Sie  vermitteln Grundwissen, das für die  erfolgreiche Konzipierung und  Leitung von Data Science Projekten im  Bereich künstliche Intelligenz  notwendig ist und wenden sich daher an  Ingenieure, Business-, Finanz-  und Technologie-Analysten und andere  Fachexperten. Die Schulungen sind  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

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

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


Lernmethode: Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen: Seminarunterlagen / 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
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
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

Kundenbewertungen

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Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine

06.05.-09.05.2019
2.260,00
Köln   
Noch frei
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09.09.-12.09.2019
2.260,00
Köln   
Noch frei
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06.01.-09.01.2020
2.660,00
Köln   
Noch frei
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Kein passender Termin? Termin
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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

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Arbeitsplatz



Eine Klasse einer Firma will simultan die Schulung Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung besuchen

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Training zur Thematik Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung angebracht sein. Der Lehrstoff des Lehrgangs kann dabei gemeinsam mit den Trainern variiert oder komprimiert werden.

Haben die &ldquo schon Erfahrung in Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine Firmen-Weiterbildung lohnt sich bei mindestens 3 Seminarbesuchern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung finden ab und zu im Umkreis von Bremen, Frankfurt, Hannover, Essen, Bochum, Hamburg, Stuttgart, Mÿnster, Mÿnchen, Dortmund, Bielefeld, Duisburg, Wuppertal, Berlin, Dÿsseldorf, Nÿrnberg, Dresden, Bonn, Leipzig und Köln am Rhein in NRW statt.

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

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

  • Operatoren und Prozesse
  • Erstellen und Verwalten von RapidMiner Repositories
  • Neue Attribute verstehen
  • Feature Generierung und Bearbeitung

Erwägenswert ist auch ein Seminar von „Softwareentwurf mit Flow Design“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • System-Umwelt-Diagramm Rollen und Ressourcen identifizieren.
  • Flow Design Entwurf einer Lösung der funktionalen Anforderungen.
  • Abstraktion und Hierarchie Wie die Lesbarkeit und damit Wandelbarkeit des Codes erhöht wird.
  • Requirements-Logic-Gap Die Lücke zwischen Anforderungen und Code flüssig überbrücken.

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „HP / Micro Focus ALM Grundlagen“ mit dem Unterrichtsgegenstand Testfälle  und Geschäftsmodelle importieren und bearbeiten passend.

Für Professionals passt auch eine Konfigurationsmanagement mit Ansible Fortbildung. In diesem Kurs werden vor allen Dingen

  • Idempotenz
  • Facts und implizite Variablen
  • Ausblick auf speziellere Module
  • Variablen
behandelt.

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