Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einleitung

  • Bedeutung der Datenaufbereitung in der Analytik sowie im Machine Learning verstehen
  • Der Prozess der Datenaufbereitung und seine Rolle im gesamten Datenlebenszyklus
  • Häufige Probleme bei Rohdaten sowie deren Auswirkungen auf Analysen

Datensammlung und -beschaffung

  • Quellen für Daten: Datenbanken, APIs, Tabellenkalkulationen, Textdateien usw.
  • Methoden zur Datensammlung sowie Sicherstellung der Datenqualität dabei
  • Daten aus verschiedenen Quellen sammeln

Techniken zur Datenbereinigung

  • Fehlende Werte, Ausreißer und Unstimmigkeiten erkennen sowie behandeln
  • Mit Duplikaten und Fehlern im Datensatz umgehen
  • Bereinigung realer Datensätze praktisch durchführen

Datentransformation und Standardisierung

  • Methoden zur Normalisierung und Standardisierung von Daten
  • Umgang mit kategorialen Daten: Kodierung, Binning sowie Merkmalsextraktion
  • Rohdaten in nutzbare Formate umwandeln

Datenintegration und -aggregation

  • Zusammenführen und kombinieren von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen
  • Auflösen von Datenkonflikten sowie Anpassung der Datentypen
  • Verfahren zur Aggregation und Konsolidierung von Daten

Sicherstellung der Datenqualität

  • Möglichkeiten, über den gesamten Prozess hinweg Qualität und Integrität der Daten zu garantieren
  • Einführung von Prüfverfahren und Validierungsmaßnahmen
  • Fallstudien sowie praktische Anwendungen zur Gewährleistung der Datenqualität

Reduktion der Dimensionenzahl und Merkmalsauswahl

  • Warum eine Reduktion der Dimensionenzahl sinnvoll ist
  • Verfahren wie PCA, Auswahl relevanter Merkmale sowie Strategien zur Dimensionsreduktion
  • Praktische Umsetzung von Techniken zur Reduzierung der Dimensionenzahl

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenthemen

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Datenbankadministratoren
  • IT-Fachkräfte
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien