Big Data Analytics und Data Mining

Die Teilnehmer dieses Seminares erhalten einen fundierten Überblick über die Notwendigkeit und Vorgehensweise in Data Mining-Projekten. Sie erhalten eine Übersicht über die Toolbox und entsprechende Einsatz- und Analysemöglichkeiten. Ferner werden Sie mit den Schnittstellen zu anderen Vorgehensweisen wie Six Sigma oder Design for Six Sigma (DFSS) vertraut. Sie werden in der Lage sein, aus Ihrem Verantwortungsbereich entsprechende Projekte zu identifizieren und diese zielführenden Data Mining-Methoden zuzuordnen.

- Einführung und Bedeutung von Data Mining und Big Data Analytics
- Notwendigkeit von Data Mining in der Digitalisierung
- Der Data Mining – Prozess, CRISP-Modell
- Ansatz Framework, Diagnostics, Predictive und Prescriptive
- Die 5 V’s von Big Data (Volume – Datenmenge, Velocity – Geschwindigkeit, Variety – Vielfalt der Datenquellen, Veracity – Glaubwürdigkeit, Value – Unternehmerischer Mehrwert)
- Knowledge Discovery in Data Bases – der KDD-Prozess
- Zielgerichteter Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz; Aufzeigen realer Szenarien
- Vorstellung realer Business-Situationen und entsprechender Data Mining - Projekte
- Zusammenwirken Data Mining und Six Sigma
- Vorstellung ausgewählter Methoden wie Decision Trees, Neuronale Netze, Monte Carlo-Simulationen, Clustering-Methoden, Modellierung–Software Rapid Miner
- Aspekte und Herausforderungen einer strategischen Implementierung im Unternehmen
- Risiken und Herausforderungen
- Anforderungen an die Qualifikation aller Beteiligten, Zukunftsprofile und die Rolle von Data Scientists

Ingenieure und Techniker aus Forschung und Entwicklung, Produktions-und Prozessoptimierer, IT-Experten, Six Sigma Leader und Belts, QM, Verantwortliche aus Labor und Versuch

24. Febr. 2022
(0774 TYSK 22A)

09:00 bis 17:00 Uhr

EUR 420,-