#236

Schritt für Schritt komplexe Datenmengen nutzbar machen

 In diesem Seminar befassen wir uns mit den Grundlagen und Anwendungen von Big Data und Data Mining, speziell im Rahmen des DMME-Prozesses (Data Mining Methodology for Engineering Applications).

Der DMME-Prozess bietet eine strukturierte Vorgehensweise, die Ihnen hilft Schritt für Schritt voranzukommen. So gelingt es Ihnen insbesondere im Bereich der Produktentwicklung aus großen und komplexen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese gewinnbringend im Unternehmen einzusetzen.

Im weiteren Verlauf des Seminars werden gängige Tools für das Data Mining vorgestellt, die den Teilnehmern bei der Umsetzung helfen. Steigen Sie selbst in das Themengebiet ein! Zudem werden verschiedene Arten von Big Data Analytics erörtert, um einen umfassenden Überblick über die vielfältigen Analysemöglichkeiten zu geben. ​

 

Dozenten

M. Sc. Niklas Bönisch

 

Lernziele

  • Ansätze für den Umgang mit und die Analyse von großen Datenmengen kennen
  • Die Grundlagen des Data Mining verstehen
  • Potentiale von Big Data zur Steigerung der Wertschöpfung erkennen  

Zielgruppe

IT-Verantwortliche und Interessierte

Vorkenntnisse

Keine Vorkenntnisse nötig

Infos zur Anmeldung

Sie bekommen einige Tage vor der Veranstaltung einen Zugangslink zugesendet.

Verfügbare Termine
  • Freitag 18 März 2022
Online
  • Freitag 1 Juli 2022
  • Freitag 4 November 2022
  • Freitag 28 April 2023
  • Dienstag 18 Juli 2023
  • Dienstag 30 April 2024
  • Donnerstag 4 Juli 2024
  • Dienstag 24 September 2024
Termindetails
Freitag, 18. März 2022
14:00 Uhr - 15:30 Uhr
Anmeldung

Onlineveranstaltung

Die Online-Termine finden über Zoom oder Microsoft-Teams statt.

Kurz vor der Veranstaltung erhalten Sie von uns den Link mit den Zugangsdaten per E-Mail.

Verfügbare Termine
  • Freitag 18 März 2022
Online
  • Freitag 1 Juli 2022
  • Freitag 4 November 2022
  • Freitag 28 April 2023
  • Dienstag 18 Juli 2023
  • Dienstag 30 April 2024
  • Donnerstag 4 Juli 2024
  • Dienstag 24 September 2024

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Fabian Arnold
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Niklas Bönisch
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