Basic Data Analytics

Hier lernen Fachleute mit Grundkenntnissen im Bereich Statistik und erster Programmiererfahrung wesentliche Grundlagen der modernen Datenanalyse kennen. Für die praktischen Übungen kommt das interaktive Werkzeug »KNIME« zum Einsatz. Die weitergehenden Möglichkeiten der Programmiersprache »Python« werden ebenfalls vorgestellt und eingeübt. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, erste eigene Analysefragestellungen zu bearbeiten und den Nutzen von maschinellen Lernverfahren zu bewerten.

Zielgruppe: Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Auswertung von Datenbeständen ausweiten wollen. Softwareentwickler/-architekten, die Lösungen für analytische Fragestellungen entwickeln. Interessierte aus der Forschung, die eine Orientierung im Bereich Data Science suchen.

Voraussetzung: Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung.

Inhalt

Tag 1

  • Einführung in die Datenanalyse
  • Data Vorverarbeitung
  • Einführung in KNIME
  • Einführung in Python

Tag 2

  • Regression und Evaluation
  • Clustering und Evaluation
  • Optimierung und Auswahl von Modellen

Tag 3

  • Livedemo in Python

Rahmen

Dauer: 3 Tage  

Tagungssprache: deutsch

Maximale Teilnehmerzahl: 12
Die Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Veranstaltungsort:

Fraunhofer-Institutszentrum Schloss Birlinghoven
53757 Sankt Augustin

Teilnahmegebühr:

3 Tage: 2.850 Euro

Die Teilnahmegebühr ist steuerfrei gem. § 4 Nr. 22a UStG. Sie umfasst Begleitunterlagen (auf Englisch) und Verpflegung.  

Bitte beachten Sie die Storno- und Teilnahmebedingungen sowie die Datenschutzerklärung.

Falls Sie die Anmeldung über eine Bestellung vornehmen, erbitten wir eine Kopie der Bestellung an "datascientist(at)iais.fraunhofer.de".

Termine und Anmeldung

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Termine
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Stornogebühren

Unsere Referenten

Dipl. Math. Raoul Blankertz ist als Data Scientist am Fraunhofer IAIS beschäftigt und arbeitet an zahlreichen Industrie- und Wirtschaftsprojekten, insbesondere in der Maschinenbau- und Werbeindustrie. Er hat langjährige Erfahrung als forensischer Daten Analyst so wie in den Bereich der explorativen Datenanalyse und der interaktiven Visualisierungen. Seine aktuellen Interessen- und Arbeitsschwerpunkte fokussieren sich auf die Bereiche maschinelles Lernen und Zeitreihenanalyse.

Dr. Daniel Paurat arbeitet als Data Scientist am Fraunhofer IAIS an Methoden zur explorativen Datenanalyse. Er hat langjährige Erfahrung als Entwickler und Forscher in theoretischen und angewandten Forschungsprojekten zu maschinellem Lernen und interaktiven Visualisierungen. Seine aktuellen Interessen- und Arbeitsschwerpunkte fokussieren sich auf die Bereiche Automotive und Materialentwicklung.

Dipl. Inf. Daniel Trabold arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IAIS an der Entwicklung von Verfahren und Grundlagen des Fraud Mining. Er hat langjährige Erfahrung im Data Mining und als Entwickler in angewandten Wirtschafts- und Forschungsprojekten, insbesondere in den Industrien Finance, Automotive und Telekommunikation. Seine aktuellen Arbeitsschwerpunkte sind echtzeitfähige Big-Data-Architekturen und Data-Mining-Algorithmen.