Grundlagen 1 – Prädiktive Modelle und deren Validierung

Kursübersicht

Schulungsart: Classroom-Training, Dauer: 2 Tage
Grundlagen 1
ist ein zweitägiger Schulungskurs, der Grundlagen zum Verständnis der durch künstliche Intelligenz und Predictive Modelling geschaffenen neuen Möglichkeiten mithilfe der Plattform RapidMiner vermittelt. Zunächst wird ein Überblick über Data Science und die zugehörigen Bereiche gegeben, der ein gemeinsames Basisvokabular schafft und Ordnung in die Begriffsvielfalt bringt. Darauf aufbauend lernen die Teilnehmenden am praktischen Beispiel, welche Herausforderungen in einem Data Science Projekt auf sie zukommen und wie man ihnen effizient begegnet. Dazu wird ein simpler, aber realistischer Use Case behandelt, der im Schulungsverlauf an Komplexität zunimmt.

Der Kurs ist so gestaltet, dass sich die Vermittlung theoretischer Grundlagen und bewährter Best Practices mit der praktischen Anwendung des vermittelten Wissens stetig abwechseln. Die Teilnehmenden bilden dabei ein Data Science Team, dass die Aufgaben des Ausbilders gemeinsam löst.

Der Kurs legt den Grundstein für eine Projekttätigkeit im Bereich Data Science. Die Teilnehmer haben nach dem Kurs ein fundiertes Wissen über die grundlegenden Konzepte von künstlicher Intelligenz und Predictive Modelling, so dass sie Projekte konzipieren und leiten können. Darüber hinaus können sie bewährte Konzepte mittels RapidMiner Studio anwenden, um einfache Aufgaben aus dem Bereich Data Science selbständig zu lösen und eigene Erfahrungen zu sammeln. Der Kurs ermöglicht den Besuch der weiterführenden Schulung Grundlagen 2 - Profilerstellung und komplexe Modelle.

Kursziele

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

Schulungsinhalte

Überblick

  • Business Szenario
  • Analytics Taxonomie & Hierarchie
  • Standards: CRISP-DM & Collaborative CRISP
  • Data Science in Unternehmen

Einstieg in RapidMiner Studio

  • Benutzeroberfläche
  • Erstellen und Verwalten von RapidMiner Repositories
  • Operatoren und Prozesse
  • Speichern von Daten, Prozessen und Ergebnissen

Explorative Datenanalyse

  • Daten laden
  • Schnelle Statistiken 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

  • Ausreißerdetektion
  • Random Forest
  • Ensemblesmethoden

Benötigte Vorkenntnisse

Für Grundlagen 1 benötigen Sie lediglich ein Grundverständnis für mathematische Zusammenhänge und Erfahrung im Umgang mit Computerprogrammen.

Zielgruppe

Angehende Data Scientists, Ingenieure und Fachexperten, Analysten
Die Schulungen wenden sich bewusst an alle, die sich mit dem Bereich Data Science beschäftigen wollen. Sie vermitteln Grundwissen, das für die erfolgreiche Konzipierung und Leitung von Data Science Projekten im Bereich künstliche Intelligenz notwendig ist und wenden sich daher an Ingenieure, Business-, Finanz- und Technologieanalysten und andere Fachexperten. Die Schulungen sind auch geeignet, um neue Data Scientists auszubilden oder erfahrenen Data Scientists den Umstieg auf die Plattform RapidMiner zu erleichtern.

Zertifizierung

Nachdem Sie die Schulungen Grundlagen 1 & 2 besucht haben, können Sie durch Ablegen einer Prüfung das Zertifikat „RapidMiner Analyst“ erwerben, mit dem Sie Ihre neue Qualifizierung nach außen sichtbar machen.

Preis

Grundlagen 1              1400 € pro Teilnehmer

Zertifikat                      für Teilnehmer kostenlos, die Prüfung kann freiwillig am Ende der Grundlagen 2 Schulung abgelegt werden*
                                      *Eine spätere Prüfung ist gegen einen Aufpreis von 200 € jederzeit online möglich.

Kurse kommen erst ab einer Teilnehmerzahl von mindestens zwei Personen zustande. Wir informieren Sie möglichst zeitnah nach Ihrer Anmeldung.

Hier gibt es Informationen zu Unterkunft, Verpflegung und Anfahrt.