Analysemethoden für Big Data

Wissensgewinnung aus großen Datenmengen – Data Mining

In Zusammenarbeit mit dem VDE-Bezirksverein Württemberg e.V. (VDE)

Auf einen Blick

2 Tages-Seminar
05.12.2017 - 06.12.2017
9:00 Uhr
in Ostfildern
Preis: 1.040 EUR(MwSt.-frei)

bis zu 50% Zuschuss möglich!

Veranstaltung Nr. 34660.00.004


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Referent:
Dr.-Ing. S. A. Azizi
München

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Beschreibung

Der wachsende Fortschritt der Informations- und Kommunikationstechnik, der Internet- und Computertechnologie, des geschäftlichen Datenaustauschs, der sozialen Media usw. hat die Entstehung einer ungeheuren Datensammlung über alle möglichen Facetten des menschlichen Lebens, der Natur und Umwelt, der industriellen Produktion etc. ermöglicht.

Dieser global verstreute, institutionell zugängliche Datenschatz, die sogenannte Big Data, verbirgt in sich eine unermessliche Menge an wichtigen Wissensinhalten auf den Gebieten Natur-, Ingenieur-, Human-, Geistes-, Gesellschafts-, Wirtschaftswissenschaft etc. Wie lassen sich die verborgenen Wissensinhalte aus dem riesigen Datenwust, verteilt in unzähligen Datenspeichern, selektiv und gezielt heraus gewinnen (Data Mining, Knowledge Discovery)? Die Behandlung dieses Fragekomplexes wird seit einiger Zeit in einer neuen Wissenschaftsdisziplin: Datenwissenschaften (Data Sciences, Data Analytics) an Universitäten und Forschungszentren weltweit vorgenommen.

Diese Disziplin hat zwei Themenschwerpunkte: Data-Management und Datenanalyse. Der erste Themenschwerpunkt behandelt Methoden der Datensammlung, -aufbereitung wie z.B. das konventionelle relationale Datenbank-Management, Daten-Warehousing usw. Der zweite Schwerpunkt behandelt die Konzepte der Datenanalyse und Wissensgewinnung: Korrelation, Regression, Bayes-Statistik, Mustererkennung, Zeitreihenprognose, Clustering, Klassifikation, Assoziation, Generalisierung, Visualisierung etc.

Ziel des Seminars

Ziel dieser Lehrveranstaltung ist den Teilnehmern die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse und der Wissensgewinnung aus Big Data und ihrer Anwendungen auf diversen Gebieten anschaulich, praxisnah, dennoch analytisch präzise zu vermitteln.
Der Teilnehmer hat die Möglichkeit, das Erlernte am PC einzuüben.

Sie erhalten Qualität
Das Qualitätsmanagementsystem der Technischen Akademie Esslingen
ist nach DIN EN ISO 9001 und AZAV zertifiziert.

Teilnehmerkreis

Der Kurs wendet sich an Ingenieure, Naturwissenschaftler, Informatiker, Wirtschaftswissenschaftler und Interessierte aus allen Fachrichtungen, die gewünschte Wissensinhalte nicht nur allein über mathematisch/physikalischen Untersuchungen und Experimenten gewinnen wollen, sondern auch aus der vorhandenen Big Data mit Hilfe datenanalytischen Instrumenten.
Vorausgesetzte Kenntnisse: Ingenieurmathematik.

Seminarthemen im Überblick

Dienstag, 5. und Mittwoch, 6. Dezember 2017
9.00 bis 12.15 und 13.45 bis 17.00 Uhr

1. Einleitung, grundlegende Konzepte, Datenaufbereitung
> Einiges aus der Statistik: Univariate, Bivariate und Multivariate Analyse
> Numerische und Nichtnumerische (Kategoriale) Attribution
> Kernel-Methoden
> Datengraphen
> Daten-Vorverarbeitung
> Daten-Warehousing
> PC-Einübung

2. Deskriptive Methoden der Big-Data-Analyse
> Erkennung frequentierender Muster (Warenkorb-Analyse)
> Sequenz-Erkennung
> Graphen-Mustererkennung
> Assoziations-Regelerfassung
> PC-Einübung

3. Prädiktive Methoden der Big-Data-Analyse
> Cluster-Bildung: Repräsentativ-basiertes Clustering, Hierarchisches Clustering, DBSCAN-Algorithmus, DENCLUE-Algorithmus, Graphen-Clustering
> Klassifikation: Bayes-Klassifikator, Entscheidungsbaum, Regelbasierte Klassifikation, Genetischer Algorithmus, Support-Vector-Klassifikator
> Assoziation: A-Priori-Algorithmus, hierarchische Regelanwendung u. a.
> Generalisierung: Attributionorientierte Induktion, Regression-Analyse u. a .
> PC-Einübung

4. Überblick der Big-Data-Anwendungen
> Marketing
> Internet-Suchmaschinen
> E-Commerz
> Kriminalitäts-, Betrugserkennung
> Investment
> Jura
> Medizin
> Datenschutz

5. Überblick über Tools für Big Data: Hadoop, MapReduce, NoSQL, Enterprise Search, Programmiersprachen R, Python u. a.

Referenten

Dr.-Ing. S. A. Azizi
Advanced Signal Processing Consultant, München

Termine & Preise

Extras
Die Seminarteilnahme beinhaltet Verpflegung und ausführliche Seminarunterlagen.

Die Teilnehmerzahl ist auf 16 Teilnehmer begrenzt, um den optimalen Lernerfolg zu garantieren.

Kosten
Die Kosten betragen pro Teilnehmer 1.040 EUR(MwSt.-frei), inklusive aller Extras.

Fördermöglichkeiten
Für dieses Seminar stehen Ihnen verschiedene Fördermöglichkeiten zur Verfügung.
Weitere Informationen

Die nächsten Termine

Datum / Uhrzeit Seminartitel Ort Preis
05.12.2017, 9:00 Uhr Analysemethoden für Big Data Ostfildern 1.040 EUR

© Technische Akademie Esslingen e.V., An der Akademie 5, 73760 Ostfildern  | Impressum