Unsupervised Learning Grundkurs: Clustering, das wirkt

Baue belastbare Segmente, die KI-Teams verstehen, nutzen und messen können. Zu den Schwerpunkten gehören Problemverständnis und Datenbasis, Clustering-Verfahren richtig auswählen, Distanz, Ähnlichkeit und Geometrie, Dimensionality Reduction für Segmentierung, Cluster-Qualität, Stabilität und Auswahl von k und Interpretation und Business-Übersetzung.

Die Schulung richtet sich an Data Analysts und Business Analysts mit Statistikbezug, Data Scientists, die Clustering belastbar einsetzen wollen, Marketing-, CRM- und Product-Teams mit Segmentbedarf, BI- und Analytics-Engineers an der Schnittstelle zu Fachbereichen und Alle, die Segmentierungen nicht nur berechnen, sondern im Alltag nutzbar machen wollen.

Grundkenntnisse in Statistik und Datenaufbereitung (z. B. Skalierung, Ausreißer, Missing Values). Grundverständnis von Machine Learning Begriffen; Programmierung ist hilfreich, aber nicht zwingend.

Zu den Schwerpunkten gehören Problemverständnis und Datenbasis, Clustering-Verfahren richtig auswählen, Distanz, Ähnlichkeit und Geometrie, Dimensionality Reduction für Segmentierung, Cluster-Qualität, Stabilität und Auswahl von k und Interpretation und Business-Übersetzung.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Dimensionality Reduction für Segmentierung, Cluster-Qualität, Stabilität und Auswahl von k und Interpretation und Business-Übersetzung geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar ist für dich, wenn du Segmentierungen nicht als einmalige Analyse, sondern als wiederholbaren Prozess aufsetzen willst; Du lernst Unsupervised Learning so anzuwenden, dass aus Rohdaten eine robuste, messbare Segmentlogik entsteht, die Teams in Marketing, Produkt,; Wir beginnen mit der Datenbasis: Du prüfst Datenqualität, wählst Features zielgerichtet aus, setzt Skalierung und Imputation korrekt um und erkennst Leakage und Verzerrungen,; Danach vergleichst du Clustering-Ansätze anhand realer Entscheidungskriterien: Welche Struktur erwartest du in den Daten, wie groß ist der Datensatz,; Auf dieser Basis arbeitest du mit K-Means und MiniBatchKMeans, hierarchischen Verfahren,

Ja. „Dimensionality Reduction für Segmentierung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören PCA als robuste Basis für Clusterbarkeit, UMAP und t-SNE für Visualisierung, richtig eingesetzt und Interpretierbarkeit vs. Projektionseffekte.