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Oracle 19c - Data Mining mit Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer

ID	1252811
Klassenraum	3 Tage 9:00-16:30
Webinar	5 Tage 9:00-12:30
Methode	Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen	Allgemeine Datenbank-Kenntnisse
Zielgruppe	Business Intelligence-Entwickler

Data Mining-Ansatz und Philosophie verstehen
Oracle Data Miner GUI im Oracle SQL Developer verwenden
Assoziationsanalyse für einfache Mustererkennung nutzen
Daten klassifizieren mit Entscheidungsbäumen, Künstlichen Neuronalen Netzen und Naïve Bayes
Regressionsanalyse und GLM (Generalized Linear Models) durchführen
Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen
Data Mining-Modelle bewerten und vergleichen

Data Mining verstehen: Verstehen Sie die Philosophie von Data Mining in Oracle
Assoziationsanalyse einsetzen: Führen Sie eine Warenkorbanalyse durch und erkennen Sie wesentliche Häufungen
Daten klassifizieren: Nutzen Sie Entscheidungsbäume, Naïve Bayes und Künstliche Neuronale Netze, um Gruppen zu klassifizieren
Mit Regression (nicht)lineare Abhängigkeiten modellieren: Verwenden Sie Regressionsmodelle und verallgemeinerte lineare Modelle für mehrdimensionale Daten
Cluster-Analyse für Segmentierung von Daten nutzen: Erkennen Sie Gemeinsamkeiten und Gruppen in Ihren Daten
Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer einsetzen: Datenquellen verbinden, Tabellen aktualisieren, Workflows einrichten, Graphen erstellen

Oracle 19c Data Mining mit Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer Training

Beschreibung

Nutzen Sie den Oracle SQL Developer, um Data Mining und maschinelles Lernen in Oracle umzusetzen. In diesem Seminar visualisieren Sie Daten mit verschiedenen Diagrammen, selektieren Sie Variablen, transformieren sie und können dabei auch neue Variablen erstellen. Sie erstellen grafisch Data Mining-Modelle, um Muster in Daten zu erkennen und führen Klassifikation und Vorhersagen durch. Schließlich können Sie Ihre Modelle testen und miteinander vergleichen.

Services

Mittagessen / Catering
Hilfe bei Hotel / Anreise
Comelio-Zertifikat
Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren

Übersicht

Oracle 19c Data Mining mit Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer Training Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining mit dem Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer vertraut. Das Seminar zeigt Ihnen aufgrund von Theorie und Analyse-Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können.

Termine

Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.

Inhalt

Oracle 19c Data Mining mit Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer Seminar

Data Mining und Oracle

Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Verwendung der Oracle SQL Developer GUI für Data Mining-Projekte

Strukturentdeckende Verfahren

Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse

Data Mining mit Assoziationsregeln

Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Assoziationsregeln abregeln und bewerten

Data Mining für Klassifikation

Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung

Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie

Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung

Cluster-Analyse

Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren, Expectation Maximization (EM), Orthogonal Partitioning Clustering

Dozent/in

Oracle 19c Data Mining mit Oracle Data Miner im Oracle SQL Developer Trainer

Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.

Veröffentlichungen

Grundlagen empirische Sozialforschung ISBN 978-3-939701-23-1
System und Systematik von Fragebögen ISBN 978-3-939701-26-2
Oracle SQL ISBN 978-3-939701-41-5
SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren ISBN 978-3-939701-85-9
SQL und relationale Datenbanken ISBN 978-3-939701-52-1

Projekte

Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit MS SQL Server und Oracle mit Berichtskomponenten im Intranet oder MS Excel, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Je nach Aufgabe setzt er R, IBM SPSS oder Minitab ein.

Forschung

Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.