Data Science in
der Praxis

DIE WEBINARE

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  Die ersten Schritte zum Data-Driven Professional

  27. Oktober 2022, 9:00 bis 13:00 Uhr

  Prof. Dr. Stephan Matzka, Dennis Bogen – Explorate AI

  Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind häufig verwendete Begriffe in vielen Unternehmen. Das Webinar erklärt die gängigsten Begriffe im KI-Bereich und zeigt, welche Gegebenheiten für einen erfolgreichen Projektstart erfüllt sein sollten.

  Praxisnah und mit vielen Beispielen erläutern unsere Experten, welche „Grundrechenarten“ es im Bereich des maschinellen Lernens gibt und welche rollenbezogenen Fähigkeiten bei Ihnen im Unternehmen oder durch externe Partner dafür benötigt werden. Hier wird auch der Prozessstandard CRISP-DM vorgestellt, der in den weiteren Webinaren der Reihe phasenbasiert durchlaufen wird.

  Die ersten Schritte zum Data-Driven Professional

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  Daten verstehen, bewerten und aufbereiten

  3. November 2022, 9:00 bis 13:00 Uhr

  Prof. Dr. Stephan Matzka, Dennis Bogen – Explorate AI

  In der frühen Phase eines KI-Projektes wird die Verfügbarkeit und Qualität der Daten untersucht. Auf Basis einer ersten Sichtung der Daten können Hypothesen abgeleitet werden, die das ursprünglich definierte Projektziel stützen, ergänzen oder infrage stellen.

  In diesem vierstündigen Webinar erlernen Sie die häufig verwendeten Darstellungsformen zur Analyse statistischer Auffälligkeiten und Zusammenhänge. Praxisnah werden Möglichkeiten zur Beurteilung der Datenqualität vorgestellt sowie Techniken zur Korrektur und zum Entfernen fehlerhafter bzw. fehlender Daten erläutert.

  Daten verstehen, bewerten und aufbereiten

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  Predictive Analytics mit Clustering und Forecasting

  10. November 2022, 9:00 bis 13:00 Uhr

  Prof. Dr. Stephan Matzka, Dennis Bogen – Explorate AI

  Clusteringverfahren, Forecastingsysteme und die Durchführung einer Anomaliedetektion sind häufige Anwendungsfälle im Bereich Predictive Analytics. Sie ermöglichen es, anhand von Daten vorauszusagen, wie sich Betriebsprozesse in der Zukunft entwickeln werden.

  Dieses Online-Training erklärt, was Sie bei der Erstellung eines Forecastings oder Clusterings beachten sollten und welche Werkzeuge und Key-Performance-Indikatoren (KPIs) es Ihnen ermöglichen, die Vorhersagegüte oder Ergebnisqualität eines Clusterings zu beurteilen. Wir entwickeln praxisnah verschiedene maschinelle Modelle, die im Anschluss gemeinsam diskutiert und beurteilt werden.

  Predictive Analytics mit Clustering und Forecasting

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  Klassifikationssysteme für die Datenanalyse

  17. November 2022, 9:00 bis 13:00 Uhr

  Prof. Dr. Stephan Matzka, Dennis Bogen – Explorate AI

  Zustandsüberwachungs- oder Klassifikationssysteme sind ein weiterer typischer Anwendungsfall im Bereich Predictive Analytics. Hier sollen Änderungen an einem System und neue Entwicklungen in einem Datensatz möglichst früh erkannt werden.

  Dieses vierstündige Webinar zeigt, welche grundlegenden Schritte es bei der Erstellung eines Klassifikationssystems zu beachten gibt. Wir entwickeln zusammen eine Beurteilungskompetenz, um zukünftig mithilfe der vorgestellten Werkzeuge oder Key-Performance-Indikatoren (KPIs) eigenständig die Vorhersagegüte und den wirtschaftlichen Nutzen eines Klassifikationssystems evaluieren zu können. Wir entwickeln im Microsoft Machine Learning Studio, einer No-Code-/Low-Code-Umgebung, verschiedene Modelle, die im Anschluss gemeinsam diskutiert und beurteilt werden.

  Klassifikationssysteme für die Datenanalyse