Seminar

Data Analytics - Grundlagen der Datenanalyse

mit Teilnahmebescheinigung

Advanced Data Analytics - Seminar — Bildquelle: © Bildquelle: IStock

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.

Beschreibung Programm Zielgruppe Seminar-
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buchung Kontakt

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:

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Programmablauf

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
Sicherstellung/Herstellung der Datengüte
Datentransformation
Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdatensätze (Dos and Don‘ts)
Modellauswahl (supervized vs. un-supervized Learning)
Vorhersage anhand von Testdaten
Interpretation der Modellgüte mittels Precision, Recall, F-Score
Deployment und Interpretation von Konfidenzwerten
Anpassung von Konfidenzwerten und Justierung der Ergebnisse
Interpretation der Ergebnisse

Eigene Analyse mit Hilfe moderner Data Analytics-Tools (RapidMiner) 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