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Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Python für fortgeschrittene Data-Mining-Techniken in unserem Intensivkurs.
Erschließen Sie fortgeschrittene Data-Mining-Techniken mit Python: Im Laufe dieser 2-tägigen umfassenden Schulung werden die Teilnehmer:
• Ihr Data-Mining-Verständnis vertiefen: Erkunden Sie zentrale Data-Mining-Bereiche von Assoziationsregel-Mining bis zur automatischen Textzusammenfassung.
• Praxisnaher Ansatz: Durch interaktive Vorträge, Diskussionen und eine Live-Laborumgebung werden Sie in reale Problemlösungsstrategien eintauchen und ihre Ergebnisse effektiv interpretieren.
• Textanalyse erforschen: Tauchen Sie tief in die Stimmungsanalyse und die Erkennung von benannten Entitäten ein und erwerben Sie Kenntnisse in der Textzusammenfassung.
• Bekämpfen Sie Datenanomalien: Entwickeln Sie Fähigkeiten zur Erkennung und Beseitigung von Datenanomalien und stellen Sie die Datenintegrität sicher. Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer mit fortgeschrittenen Techniken des Data Mining mit Python gut ausgestattet und können komplexe Herausforderungen der Datenanalyse bewältigen.
• Python-Kenntnisse: Gute Kenntnisse der Python-Programmierung.
• Vertrautheit mit Bibliotheken: Ein Verständnis der Python-Bibliotheken
*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.
Einführung in Data Mining in Python
• Kurzbeschreibung der Konzepte und Bedeutung von Data Mining
Erforschung von Data-Mining-Techniken
• Erforschung von Assoziationsregeln und ihrer Bedeutung
• Strategien für den Abgleich von Entitäten
• Techniken für die Netzwerkanalyse
Fortgeschrittene Textanalyse
• Stimmungsanalyse: Methoden und Anwendungsfälle
• Erkennung von benannten Entitäten in Textdaten
• Techniken für die automatische Textzusammenfassung
• Generieren und Verstehen von Themenmodellen
Erkennung von Datenanomalien
• Strategien und Werkzeuge zur Erkennung von Anomalien
• Sicherstellung von Datenintegrität und -zuverlässigkeit
Bewährte Praktiken im Data Mining
• Tipps, Tricks und Richtlinien für effektives Data Mining
Schlussfolgerung
• Rekapitulation und Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse
• Ermutigung zum Weiterlernen und Erforschen
Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Trainern an Ihrem Standort für Organisationen.
Neue Fähigkeiten erlernen, angeleitet von erfahrenen Trainern von überall.
