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

Auch online als Virtual Classroom

4 Tage / S2047

Schulungsformen

Offene Schulung


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

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Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

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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

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Buchungsmöglichkeiten

Seminare jetzt auch Remote

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Auf Wunsch können unsere Seminare auch als Remote-Seminare (Virtual Classroom) gebucht oder angefragt werden. Klicken Sie einfach bei Ihrer Buchung oder Anfrage die entsprechende Option an.

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Plätze vorhanden
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  • 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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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

Ein Team einer Firma will zeitgleich den Lehrgang Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung besuchen

Hier kann ein Firmen-Training zum Thema Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung angemessen sein. Der Lehrstoff der Schulung kann dabei gemeinsam mit den Dozenten variiert oder abgespeckt werden.

Haben die Mitarbeiter bereits Vorkenntnisse in Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung, sollte der Anfang entfallen. Eine Inhouse-Fortbildung lohnt sich ab drei Schulungsteilnehmern. Die Firmen-Seminare zum Thema Data Science mit RapidMiner: Grundlagen und fortgeschrittene Themen für Analysten inkl. Zertifizierung finden gelegentlich im Umkreis von Nürnberg, Dortmund, Bochum, Bremen, Essen, Stuttgart, Bielefeld, München, Wuppertal, Düsseldorf, Leipzig, Duisburg, Frankfurt, Münster, Dresden, Hamburg, Bonn, Hannover, Berlin und Köln am Rhein in NRW statt.

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

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

  • Kalkulierte Werte
  • Laden neuer Daten
  • Optimierung und Parameter Tuning
  • Umgang mit Attributrollen

Erwägenswert ist auch ein Seminar von „Data Science - Einführung für angehende Data Scientists“ mit der Behandlung von

  • Tipps, Tricks und Kniffe für ein gutes Data-Science-Produkt
  • Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data-Science-Projekte
  • Einführung und Einbindung von Data Science in einen betriebswirtschaftlichen Rahmen
  • Data-Science-Methoden (insbesondere Machine Learning) und Werkzeuge

Für Firmenschulungen ist das Thema „Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt“ mit den Unterpunkten Box-Whisker-Plot und Ausblick: einfaktorielle Varianzanalyse passend.

Für Help-Desk-Mitarbeiter passt eine Einstieg in Data Science mit Pandas Weiterbildung. In diesem Kurs werden u.a.

  • Datenvisualisierung
  • Datenaggregation
  • Einführung in Pandas Aggregatfunktionen
  • Pandas im Überblick Datenaufbereitung

geschult.

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John Doe aus Stuttgart 

vor 3 Stunden