Seminar

Data Analytics - Grundlagen der Datenanalyse

Veranstaltungsnummer: 02SE444

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Zusammenhänge in Datenbeständen erkennen und verstehen
  • Verfahren zur Datenanalyse kennen und anwenden
  • Optimierung bestehender Prozesse mithilfe der Ergebnisse

Kommende Termine:

28. – 29. März 2023
Hamburg

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Die Nutzung von Daten birgt für jedes Unternehmen enorme Potentiale. Dies zeigt sich unter anderem in den allgemeinen Trends zur Digitalisierung sowie den Schlagworten „Industrie 4.0“, „Big Data“ und „Predictive Analytics/Maintenance“.

Data Analytics umfasst die Analyse anhand mathematischer Modelle mit dem Ziel, Beziehungen zwischen Attributen (Variablen) zu identifizieren, um daraus Muster in bestehenden Daten sowie Prognosen über zukünftige Entwicklungen abzuleiten.

In dieser Weiterbildung vermitteln wir Ihnen die Grundlagen zur Daten Analyse. Sie erfahren anhand praktischer Beispiele, welche Anwendungs-Möglichkeiten sich mithilfe einer gezielten Datenauswertung für Sie ergeben.

Nach dem Besuch des Seminars sind Sie in der Lage, in Datenbeständen Zusammenhänge zu erkennen und diese für die Entscheidungsfindung heraus zu arbeiten.

Top-Themen

  • Zusammenhänge in Datenbeständen erkennen und verstehen
  • Verfahren zur Datenanalyse kennen und anwenden
  • Optimierung bestehender Prozesse mithilfe der Ergebnisse

Ablauf des Seminars "Grundlagen Data Analytics"

Folgende Inhalte werden in dieser Weiterbildung vermittelt:

Grundlagen von Data Analytics

  • Von Daten zu Informationen
  • Terminologie und gebräuchliche Konzepte
  • Möglichkeiten und Limitationen von Vorhersagemodellen
  • Behandlung ausgewählter Verfahren im Detail
  • Regressionsverfahren
  • Clustering
  • Klassifikationsverfahren
  • Assoziationsverfahren

Praktische Anwendungen

  • Begründete Datenselektion
  • Bestimmung der Datengüte
  • Datentransformation
  • Standardisierung (z-score und Min/Max)
  • Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze (Dos and Donts)
  • Modellauswahl (supervized vs. un-supervized Learning)
  • Vorhersage anhand von Testdaten
  • Interpretation der Modellgüte mittels Accuracy
  • Deployment und Interpretation von Konfidenzwerten
  • Anpassung von Konfidenzwerten und Justierung der Ergebnisse
  • Interpretation der Ergebnisse
Eigene Analyse mit Hilfe moderner Data Analytics-Tools (RapidMiner und/oder Orange) unter Zuhilfenahme aller oben genannter Konzepte, Methoden und Verfahren

Zielgruppe

Fach- und Führungskräfte (strategisch und operativ) aus der Industrie, die mit großen Datenmengen konfrontiert sind, z.B. aus den Bereichen:

  • Instandhaltung
  • Produktion/Fertigung
  • Automation/Digitalisierung

Ihr Experte in diesem Seminar

Prof. Dr. Gernot Heisenberg

Technische Hochschule Köln, IWS - Institut für Informationswissenschaften

Prof. Dr. Gernot Heisenberg ist Professor für Information Research and Data Analytics an der TH Köln. Er studierte theoretische Physik an der RWTH Aachen und promovierte dort in Informatik. Nach seiner langjährigen Teamleitertätigkeit am Fraunhofer Competence Center for Virtual Environments, gründete er eine Firma für Simulationssoftware flexibler, biegeschlaffer Bauteile. Von 2014 bis 2016 war er Professor in Wiesbaden. Seit 2016 lehrt er an der Technischen Hochschule Köln. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte umfassen Maschinelles Lernen/Data Analytics (Big Data) sowie Information Research. Er forscht und publiziert fortlaufend zu Big Data Analytics und Virtual/Mixed/Augmented Reality. www.gernotheisenberg.de

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