MS SQL Server 2005 - Data Mining (1030048)

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• Dauer: 2 Tage
• Zielgruppe: Programmierer, Entwickler, DB-Entwickler (Einsteiger )
• Vorkenntnisse: Grundlegende Kenntnisse von MS SQL Server, SQL-Kenntnisse vorteilhaft
• Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.
• Typ: Öffentliches Seminar / Inhouse
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• Inhalt: Der MS SQL Server 2005 bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data Mining-Technologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/Prognose zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen durchzuführen.
• Dozent: Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und schloss mit einer Diplom-Arbeit zur semantischen Modellierung in XML-Strukturen ab. Er ist in unserem Hause sowohl im Seminar- wie auch im Projektbereich tätig. Er konzentriert sich hierbei auf Beratungsleistungen im Bereich Berichts- und Expertensysteme mit Schwerpunkt sozialwissenschaftliche Befragung für betriebliche Entscheidungsfindung. Eine von ihm modellierten Software war der Gewinner des "Zukunftswettbewerb Ruhrgebiet“, ein aktuelles Projekt im Jahre 2008/09 wird mit Mitteln des BMWi und als Kooperation mit der Hochschule für Philosophie in München gefördert. Neben seiner nun siebenjährigen Tätigkeit als Referent in Seminaren und Vorträgen gibt er sein Wissen auch in Büchern und Magazinartikeln weiter. Zu seinen Veröffentlichungen im MS SQL Server-Bereich zählen solche aktuellen Titel wie „T-SQL-Programmierung und Abfragen“ (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-02-6) und „XML und SOAP Webservices“ (Comelio Medien, ISBN 978-3-939701-03-3). Im Umfeld der Datenmodellierung und –speicherung mit XML sind derzeit fünf Titel erhältlich, welche die Themen XML Schema, XSLT, XSL-FO und allgemeine Grundlagen abdecken. Ein älteres Buch „SQL und relationale Datenbanken“ (Comelio Medien, ISBN: 978-3-939701-11-8), das auch an Fachhochschulen in der Lehre eingesetzt wurde, liegt nun als kostenloses E-Book vor. Marco Skulschus ist zertifiziert als "Microsoft Certified Trainer", "Microsoft Certified Application Designer" und "Oracle Certified Associate" und hat die ComptiaCTT+-Prüfung absolviert.
  Jan Tittel studierte Wirtschaftsinformatik in Hagen und ist als Entwickler und Berater für .NET-Technologien mit dem Schwerpunkt Business Intelligence und MS SQL Server 2005 tätig. Er veröffentlicht regelmäßig im „dotnetpro“-Magazin-Artikel zur Programmierung Windows-Anwendungen mit C++.NET und C#.NET. Darüber hinaus ist er als Referent von verschiedenen Konferenzen bekannt wie die „SQL Konferenz 2008“ oder „VSONE 2008“ oder den „SQLdays 2007“. Er ist “Microsoft Certified Trainer” (MCT).

Inhalte

A. Einführung

[0,125 Tage] Aufgaben im Bereiche Data Mining (Klassifizierung, Clusterung, Beziehungsanalyse, Regression, Vorhersage, Abweichungsanalyse, Zeitreihenanalyse) - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Rerporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung)

B. Microsoft Naive Bayes

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung

C. Microsoft Decision Trees

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell

D. Microsoft Time Series

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen

E. Microsoft Clustering

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, Vorhersage-Histogramm, CaseLikelihood

F. Microsoft Sequence Clustering

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen

G. Microsoft Association Rules

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen

H. Microsoft Neural Network

[0,125 Tage] Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen

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Preise

Wenn Sie mehrere Seminarplätze gleichzeitig buchen, erhalten Sie für jeden Teilnehmer einen Preisvorteil nach folgender Tabelle. Alle Preise zzgl. 19% MwSt. Enthalten:

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• Literatur

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• 20.4.2009

9:00 - 16:30 Uhr | Weitere Termine auf Anfrage.

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