- Next Date:
- Termin auf Anfrage
- Total Duration:
- 8 Stunden in 1 Tag
- Internship:
- Nein
- Teaching Languages:
- Deutsch
- Type of Course:
- Weiterbildung
- Type of Provision:
- Angebote für Unternehmen Jetzt Anfragen
- Virtuelles Klassenzimmer
- E-Learning
- Execution Time:
- Abendveranstaltung
- Tagesveranstaltung
- Wochenendveranstaltung
- min. Participants:
- 3
- max. Participants:
- 12
- Price:
- €1,071 - Gesamtpreis pro Tag für Veranstaltungen bis drei (3) Teilnehmern.
- Type of Qualification:
- Zertifikat/Teilnahmebestätigung
- Final Examination:
- Nein
- Qualification Title:
- keine Angaben
- Certifications of the Course:
- Nicht zertifiziert
- Courses for Women only:
- Nein
- Childcare:
- Nein
- Link to Course:
- Zum Angebot auf der Anbieter-Website
- Quantity of Details:
- Suchportal Standard Plus
- Target Groups:
- 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.
- Professional Requirements:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Technical Requirements:
- Keine besonderen Anforderungen.
- Classification of the Federal Employment Agency:
- keine Angaben
Contents
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.
Die Weiterbildung "Data Mining mit Python" bieten wir Ihnen als Coaching, Workshop, Training - Live-Online und Vor-Ort an.
All statements without guarantee. The providers are solely responsible for the correctness of the given information.
Published on 26.03.2024, last updated on 26.06.2024