Data Mining mit Python

المجموعات المستهدفة:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Data Mining mit Python weiterbilden wollen.

المتطلبات المهنية:

Keine besonderen Anforderungen.

المتطلبات التقنية:

Keine besonderen Anforderungen.

منهجية وكالات العمل:

keine Angaben

المحتويات

Finden Sie die Antworten auf Ihre Fragen durch Data Mining mit Python.


Data Mining ist der Bereich der Datenwissenschaft, der sich darauf konzentriert, verwertbare Muster in großen und vielfältigen Datensätzen zu finden:

Cluster ähnlicher Kunden, Trends im Zeitverlauf, die nur nach der Entflechtung von saisonalen und zufälligen Effekten erkannt werden können, und neue Methoden zur Vorhersage wichtiger Ergebnisse.

Steigen Sie ein, in das Data Mining mit der Programmiersprache Python.

Einstieg in Data Science mit Python
- Python für Data Mining
- Werkzeuge für Data Mining
- Das Data-Mining-Modell CRISP-DM
- Datenschutz, Urheberrecht und Verzerrung
- Validierung der Ergebnisse

Dimensionalitätsreduktion
- Übersicht über die Dimensionalitätsreduktion
- PCA
- LDA
- t-SNE

Clustering
- Übersicht Clustering
- Hierarchisches Clustering
- K-means
- DBSCAN

Klassifizierung
- Übersicht Klassifikation
- KNN
- Naive Bayes
- Entscheidungsbäume

Assoziationsanalyse
- Übersicht Assoziationsanalyse
- Apriori
- Eclat
- FP-Wachstum

Zeitreihen-Mining
- Zeitserien-Mining
- Zeitreihen-Zerlegung
- ARIMA
- MLP

Text-Mining
- Text Mining Übersicht
- Sentiment-Analyse: Binäre Klassifizierung
- Sentiment-Analyse: Bewertung von Gefühlen
- Wortpaare


Es geht los mit einigen Vorkenntnisse, wie z. B. die Werkzeuge, die Sie für Data Mining verwenden können. Dann werden Sie die Aspekte der Dimensionalitätsreduktion kennenlernen und das Thema Clustering, einschließlich hierarchischem Clustering, k-Means, DBSCAN und mehr betrachten. Sie verstehen Klassifizierung, einschließlich kNN und Entscheidungsbäume. Sie werden außerdem die Assoziationsanalyse und Apriori, Eclat und FP-Growth anwenden. Weitere Themen sind Zeitreihenzerlegung sowie Sentiment Scoring und anderen Text Mining Tools.


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