Data Mining & Maschinelles Lernen mit R Kurse

Data Mining & Maschinelles Lernen mit R

Erschließen Sie die kombinierte Leistungsfähigkeit von Data Mining und maschinellem Lernen mit R in unserem Intensivtraining. Tauchen Sie tief in analytische Techniken ein und nutzen Sie die robusten Pakete und Frameworks von R.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und -analysten und bietet einen umfassenden Durchgang von der grundlegenden Regression bis zu fortgeschrittenen multidimensionalen Reduktionstechniken.

Was werden Sie lernen?

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Mining und maschinelles Lernen mit R. In diesem 2-tägigen Intensivkurs werden die Teilnehmer:

Umfassen Sie die Fähigkeiten von R: R als erstklassiges Werkzeug für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Visualisierung kennenlernen.
Kernkonzepte begreifen: Unterscheiden Sie zwischen statistischem Lernen und maschinellem Lernen, verstehen Sie den Kompromiss zwischen Vorspannung und Varianz und vieles mehr.
Überwachtes Lernen beherrschen: Lernen Sie Techniken von der linearen Regression bis zu Entscheidungsbäumen kennen und verbessern Sie Ihre Fähigkeiten zur Vorhersagemodellierung.
Unüberwachtes Lernen erforschen: Verstehen Sie die Feinheiten des Clustering, seine Herausforderungen und erforschen Sie Methoden jenseits von K-means.
‍Tauchen Sie in fortgeschrittene Themen ein: Verbessern Sie Ihre Vorhersagen mit Ensemblemodellen, Boosting und Dimensionalitätsreduktionstechniken. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer über eine solide Grundlage sowohl in den theoretischen als auch in den praktischen Anwendungen von Data Mining und maschinellem Lernen mit R verfügen.

Anforderungen:

Data Scientist Erfahrung: Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen im Bereich Data Scientist, insbesondere im Bereich der analytischen Techniken.

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

1. Einführung in Data Mining und maschinelles Lernen

Unterscheidung zwischen statistischem Lernen und maschinellem Lernen
Grundlagen der Iteration und Auswertung
Navigieren durch den Bias-Variance Trade-off

2. Regressionstechniken

Grundlagen der linearen Regression
Erforschung von Verallgemeinerungen und Nichtlinearitäten
Praktische Übungen

3. Beherrschung der Klassifikation

Auffrischung der Bayes'schen Prinzipien
Techniken: Naive Bayes bis Neuronale Netze
Diskriminanzanalyse, logistische Regression und mehr
Eingehende Untersuchung von Support Vector Machines und Entscheidungsbäumen
Praktische Übungen

4. Kreuzvalidierung und Resampling

Tiefes Eintauchen in Techniken der Kreuzvalidierung
Erforschung der Bootstrap-Methode
Übungen zum Aufbau von Fertigkeiten

5. Abenteuer im unüberwachtem Lernen

Einführung in K-means Clustering
Eintauchen in reale Beispiele
Herausforderungen und fortgeschrittene Techniken über K-means hinaus

6. Fortgeschrittene Modellierungsthemen

Enträtseln von Ensemble- und gemischten Modellen
Techniken des Boosting
Praktische Anwendungsbeispiele

7. Erforschung der mehrdimensionalen Reduktion

Einführung in die Faktorenanalyse
Vertiefung in die Hauptkomponentenanalyse
Praktische analytische Beispiele.

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Intermediate

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

Oops! Something went wrong while submitting the form.

Level:

Intermediate

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

Get Quote

Data Mining & Maschinelles Lernen mit R

Was werden Sie lernen?

Anforderungen:

Kursübersicht*:

1. Einführung in Data Mining und maschinelles Lernen

2. Regressionstechniken

3. Beherrschung der Klassifikation

4. Kreuzvalidierung und Resampling

5. Abenteuer im unüberwachtem Lernen

6. Fortgeschrittene Modellierungsthemen

7. Erforschung der mehrdimensionalen Reduktion

Get Quote for:

Data Mining & Maschinelles Lernen mit R

Kontaktaufnahme starten!