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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 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

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

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

Kundenbewertungen

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine

09.09.-12.09.2019
2.260,00
Köln   
Plätze vorhanden
06.01.-09.01.2020
2.660,00
Köln   
Plätze vorhanden
02.06.-05.06.2020
2.660,00
Köln   
Plätze vorhanden
Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
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

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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.

Hotel

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.

Arbeitsplatz



Ein Team einer Firma will simultan die Schulung Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung frequentieren

In dem Fall kann ein Firmen-Seminar zum Gegenstand Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung passend sein. Der Inhalt der Schulung kann nebenbei bemerkt zusammen mit den Trainern modifiert oder gekürzt werden.

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

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

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

  • Lineare Regression
  • ROC Plots
  • Erstellen und Verwalten von RapidMiner Repositories
  • Neue Attribute verstehen

Empfehlenswert ist auch eine Schulung von „Rhetorik als Schlüssel zum Erfolg - Überzeugend und schlagfertig argumentieren in der modernen Arbeitswelt“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Einsetzen von Stimme, Sprechweise und Körpersprache
  • Überzeugende Argumentation durch geschickte Fragetechniken
  • Umgang mit unerwarteten Situationen und Kritik
  • Aktives Zuhören, schlagfertige Reaktionen

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Konfigurationsmanagement mit Ansible“ mit den Kapiteln command, shell, script und Das Kommando ansible-playbook geeignet.

Für Professionals eignet sich eine Bootstrap 4 individuell anpassen und erweitern Fortbildung. In diesem Kurs werden insbesondere

  • Spaltenanzahl und Abstände im Grid ändern
  • Variablen für Media Queries
  • Einen eigenen Build erstellen
  • Bootstrap Optionen ändern
geschult.

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