Data Mining Grundlagen für Analysten

Du lernst, Data Mining in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in Data Mining, Datenaufbereitung und Visualisierung, Werkzeuge und Arbeitsumgebung, Anwendungsfälle strukturiert bearbeiten, Workflows aufbauen und steuern und Ergebnisse prüfen und verbessern.

Die Schulung richtet sich an Data Scientists, Analystinnen und Analysten, KI-, Machine-Learning- und Data-Engineering-Teams, Fach- und Führungskräfte mit datenbezogenen Aufgaben und Für alle, die Daten und Modelle fundiert bewerten oder einsetzen möchten.

Für dieses Grundlagentraining brauchst Du keine fachlichen Vorkenntnisse. Offenheit für praktische Übungen und den Transfer in den eigenen Arbeitsalltag ist hilfreich.

Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in Data Mining, Datenaufbereitung und Visualisierung, Werkzeuge und Arbeitsumgebung, Anwendungsfälle strukturiert bearbeiten, Workflows aufbauen und steuern, Ergebnisse prüfen und verbessern, Sicherheit, Qualität und Grenzen und Zusammenarbeit und Übergabe.

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Zusammenarbeit und Übergabe, Praxisübungen und Transfer und Vertiefende Verfahren auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Grundlagen: Was sind Daten und welche Arten gibt es?; Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Wichtige Daten- und Austauschformate (z. B. XML, JSON); Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Kriterien für nutzbare Daten; Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Überblick über gängige Tools und Software-Stacks; Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Lineare und logistische Regression.

Ja. „Ergebnisse prüfen und verbessern“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Risiken, Grenzen und Qualitätskriterien berücksichtigen, Transfer auf eigene Projekte und Teamprozesse vorbereiten und Ausgangslage und Zielsetzung eines Anwendungsfalls klären.