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Schulungsübersicht
Quellen der Methoden
- Künstliche Intelligenz
- Maschinelles Lernen
- Statistics
- Quellen der Daten
Vorverarbeitung von Daten
- Datenimport/-export
- Datenexploration und Visualisierung
- Dimensionalitätsreduktion
- Umgang mit fehlenden Werten
- R-Pakete
Data Mining Hauptaufgaben
- Automatische oder halbautomatische Analyse von großen Datenmengen
- Extrahieren von bisher unbekannten interessanten Mustern
- Gruppen von Datensätzen (Clusteranalyse)
- ungewöhnliche Datensätze (Anomalieerkennung)
- Abhängigkeiten (Assoziationsregel-Mining)
Data Mining
- Erkennung von Anomalien (Erkennung von Ausreißern/Veränderungen/Abweichungen)
- Lernen von Assoziationsregeln (Modellierung von Abhängigkeiten)
- Clustering
- Klassifizierung
- Regression
- Zusammenfassungen
- Häufige Muster (Mining)
- Text Mining
- Entscheidungsbäume
- Regression
- Neural Networks
- Sequenz-Mining
- Frequent Pattern Mining
Datenbaggerung, Datenfischerei, Datenschnüffelei
Voraussetzungen
Gute R-Kenntnisse.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Very tailored to needs.