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SAS BIG Data Advanced Analytics

Seminar / Training SAS BIG Data Advanced Analytics

Übersicht Analytics-Prozessmodelle - Grundnomenklatur (Definition des Kunden, Zieldefinition, ...) - Datenerfassung und Vorverarbeitung (Stichproben, fehlende Werte, Ausreißer, Kategorisierung, Beweisgewichte, ...) - Prädiktive versus deskriptive Analytik - Analytische Modellanforderungen (Leistung, Interpretierbarkeit, betriebliche Effizienz, wirtschaftliche Kosten, Compliance) - Schlüsselanwendungsgebiete (CRM, Risikomanagement, Betrug, Online-Analytik)

Übersicht über Entscheidungsbäume - Aufteilung / Stopp / Zuordnung Entscheidung - Schlüsselalgorithmen: C4.5 (See5), CART, CHAID - Entscheidungsbäume im geschäftlichen Kontext

Regressions Bäume - Aufteilung / Stopp / Zuordnung Entscheidung - Fallstudie: mit Regressionsbäumen zur Schadenvorhersage

Ensemble-Methoden - Bootstrapping - Bagging - Boosting - Random Forests

Neuronale Netze - Mehrschichtige perzeptrons (MLPs) - MLP-Typen (RBF, rezidivierend, ...) - Weight Learning (Backpropagation, konjugierte Steigung, ...) - Überfüllung, frühes Stoppen und Gewichtsregulierung - Architekturauswahl (Netzsuche, SNC, ...) - Eingangsauswahl (Hinton-Graphen, Wahrscheinlichkeitsstatistik, brute Force, ...) - Selbstorganisierende Karten (SOMs) für das Clustering

Eröffnung des Neuronalen Netzwerks und der SVM Black Box - Geschäftsanwendungen von neuronalen Netzen und SVMs - Regel-Extraktionsmethoden (pädagogische versus dekompositionelle Ansätze wie Neurorule, Neurolinear, Trepan, ...) - Zweistufige Modelle (Kombination von White-Box-Linearmodellen mit Black-Box-Hochleistungs-Neuronennetzen)

Unterstützungsvektormaschinen (SVMs) - Lineares Programmieren - Kernel-Trick und Mercer-Theorem - SVMs für Klassifizierung und Regression - Multiclass-SVMs (one-versus-one, one-versus-all-Codierung) - Hyperparameter-Abstimmung mit Cross-Validierungsmethoden

Alternative Rule Representation Formate - Regelarten (propositional, schief, M-of-N, Fuzzy, ...) - Entscheidungstabellen (lexikographische Ordnung, Kontraktionsmethoden, ...) - Entscheidungsdiagramme

Bayesischen Netzwerkklassifikatoren - Naive Bayes - Tree verstärkte Naive Bayes (TAN) - Uneingeschränkte Bayes'sche Netzwerkklassiker - Bayes'sche Schlussfolgerung

Social Network Learning und Inferenz - Soziale Netzwerke und Anwendungen (Churn, E-Mail, Betrug, ...) - Soziale Netzwerkkomponenten (Knoten, Kanten, Gewichte) - Vertretung sozialer Netzwerke (Soziogramme, Nachbarschaftsmatrix, Nachbarschaftsliste) - Soziale Netzwerk-Metriken (Geodäsie, Nähe, Betweenness, ...) - Community-Mining (Girvan-Newman-Algorithmus, Graph-Partitionierung Ansätze, min Schnitt, Verhältnis Schnitt, min max Schnitt, ...) - Soziale Netzwerk-basierte Inferenz - Relationale Klassifikatoren (relationaler nächster Nachbarklassierer, probabilistischer relationaler nächster Nachbarklassierer, relationale logistische Regression) - Featurisierung - Kollektive Schlussfolgerungsverfahren (Gibbs-Stichprobenverfahren, Iterative Klassifikation, Google PageRank) - Bipartite Netzwerke - Multipartite Netzwerke

Überlebensanalyse - Zensur - Zeitveränderliche Kovariaten - Überlebenswahrscheinlichkeiten gegenüber Hazardraten - Kaplan Meier Analyse - Parametrische Überlebensanalyse (Auswertung des Modells, Maximalwahrscheinlichkeitsschätzung, ...) - Proportional-Gefahren-Regression (Teilwahrscheinlichkeit, Schätzung der Überlebensfunktionen, ...) - Zeitveränderliche Kovariaten - Konkurrierende Risiken - Mischung Härtung Modellierung - Auswertung von Überlebensanalyse-Modellen (ROC-Analytik, Interpretierbarkeit, ...)

Auswertung und Überwachung von analytischen Modellen - Quantitative Bewertung - Datensatz aufgeteilt (aus der Probe, aus der Zeit, aus dem Universum) - Ampel-Methode - Backtesting Klassifizierungsmodelle (SSI, ROC, Brier Score, Binomial Test, Hosmer-Lemeshow Test, ...) - Backtesting Regressionsmodelle (SSI, Korrelation, MSE, CAP Kurve, REC Kurve, ...) - Benchmarking (Champion-Challenger-Ansatz, Spearman Rangordnung Korrelation, Kendalls Tau, Goodman-Kruskal Gamma) - Qualitative Bewertung - Datenqualität (Datengenauigkeit, Datenvollständigkeit, Datenwiederholung usw.) - Modelldesign - Dokumentation - Corporate Governance und Managementaufsicht

Andere Lernalgorithmen und Anwendungen (Übersicht) - Halbüberwachtes Lernen - Fuzzy-Techniken - Evolutionäre Algorithmen - Ameisenkolonie-Optimierung - Online-Analytics-Anwendungen - Social Media Analytics Anwendungen - Prozessanalytik-Anwendungen

Voraussetzungen

Kenntnisse aus den Seminaren Data Mining: Principles and Best Practices und Decision Tree Modeling

Dieses Seminar hat den Level "Anwendung / Expertenwissen".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

Ihre Ansprechpartner

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Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.


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Dauer 3 Tage, ca. 6h/Tag
1.Tag: 10:00 Uhr, weitere ab 09:00 Uhr
Preis € 1.890,00 zzgl. MwSt.
Sprache Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlagen Dokumentation auf Datenträger / Download
Teilnahmezertifikat ja, selbstverständlich
Barriere freier Zugang an den meisten Standorten verfügbar
Verpflegung Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Methoden Vortrag, Demonstration, praktische Übungen am System
Seminararten Mit Trainer vor Ort: Öffentlich oder Inhaus - Alternativ als Webinar bestellbar
Durchführungsgarantie ja, ab 2 Teilnehmern, max. 8 Teilnehmer, Details

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Dauer 3 Tage, ca. 6h/Tag
1.Tag: 10:00 Uhr, weitere ab 09:00 Uhr
Preis € 4.950,00 zzgl. MwSt.
Sprache Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
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Teilnahmezertifikat ja, selbstverständlich
Barriere freier Zugang an den meisten Standorten verfügbar
Verpflegung Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
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Preis € 1.890,00 zzgl. MwSt.
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Barriere freier Zugang an den meisten Standorten verfügbar
Verpflegung Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
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Methoden Vortrag, Demonstration, praktische Übungen am System
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