Practical Data Mining
Practical Data Mining
Sie sparen 14%!
- Sie kennen die theoretischen Grundlagen des Data Mining und des Data Mining-Prozesses.
- Sie können die Hauptaufgaben des Data Mining und die damit verbundenen ethischen Fragen, die sich in diesem Zusammenhang stellen, benennen und einordnen.
- Sie kennen die wichtigsten Data Mining Methoden und Werkzeuge und können diese in Fallstudien praktisch anwenden.
- Sie haben Kenntnis über die Parallelisierung von Data Mining und den wichtigsten Architekturen.
- Sie verfügen über theoretisches und methodisches Hintergrundwissen zurkonzeptionellen Modellierung betrieblicher Daten.
- Sie können fallspezifisch Datenmodellierungswerkzeuge zur Erstellung von Datenmodelleneinsetzen und fallspezifisch Datenbankabfragesprachen zur Informationsgewinnung anwenden.
- Sie kennen die Anwendungsfälle von Datawarehouse im betrieblichen Ablaufund deren Abfragen und haben grundlegende Kenntnisse zur Datenintegrität und -sicherheit.
- Sie können die erlernten Methoden in der Praxis anwenden und kennen den Stand derTechnik bzgl. der verfügbaren Informationssysteme für das Retrieval.
- Sie kennen die grundlegenden Modelle, die die Basis für Suchmaschinen,Data Mining- und Datenanalyse-Werkzeuge bilden.
- Darüber hinaus können Sie große Datenmengen mit Hilfe von Apache Hadoop oder andererinformationswissenschaftlicher Analysewerkzeuge analysieren.
- Sie können die Modulinhalte im virtuellen Labor in verschiedenen Einsatzszenarien zusätzlich üben und praktisch umsetzen.
HINWEIS: Die Freischaltung zur Lernplattform studynet kann bis zu 3 Werktage in Anspruch nehmen. Sobald Ihr Zugang freigeschaltet ist, erhalten Sie eine E-Mail mit Ihren Zugangsdaten.
Prüfungsleistung (optional und kostenlos)
Projektarbeit
Abschluss
Teilnahmebescheinigung oder Zertifikat* (kostenlos)
Beginn
Jederzeit
Dauer
Individuell gestaltbar, Vertragslaufzeit bis zu 6 Monate
Leistungsumfang
5 Credit-Points (können auf ein Studium angerechnet werden)
Niveau
Master
Zulassungsvoraussetzungen
Keine
Akkreditierung
Die Zertifikatskurse sind zugelassen durch die Staatliche Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU)
*bei Bestehen der fakultativen Abschlussprüfung
Eine Anerkennung ist in folgenden Studiengängen möglich:
Data Science und IT-Sicherheit (M. Sc.) und Digital Transformation Management
Hinweise zur Anerkennung bei der Hochschule Fresenius für Präsenzstudiengänge
Wenn Sie sich bereits zur Prüfung innerhalb Ihres Präsenzstudiengangs unwiderruflich angemeldet oder den ersten Prüfungstermin wahrgenommen haben, ist eine Anerkennung eines abgeschlossenen Online-Moduls an der Hochschule Fresenius nicht mehr möglich.
