Ausbildung Datenanalyse & Maschine in E-Learning

Beherrschen Sie Machine-Learning-Tools in einem industriellen Umfeld.
Bestellen
Datenanalyse

Ausbildung Data Analysis & Machine Learning

Dauer

50h

Tarif

1330 €Ht/pers
Schulung in Datenanalyse und maschinellem Lernen

Werden Sie ein Experte für die Lösung von Industrieproblemen

In der Schulung Data Analysis & Machine Learning lernen Sie, wie Sie Data Analysis- und Machine Learning-Tools in einem industriellen Rahmen einsetzen können. Sie lernen, Machine Learning in den Kontext von KI und Big Data einzuordnen und die verschiedenen Algorithmen (Regression, Dimensionsreduktion, überwachte und nicht überwachte Klassifizierung) zu verstehen.

Nach Abschluss des Kurses Data Analusis & Machine Learning sind Sie in der Lage, Daten korrekt aufzubereiten, Methoden der deskriptiven Statistik anzuwenden, Werkzeuge zur Dimensionsreduktion wie PCA und UMAP zu verwenden und Modellierungsalgorithmen einzusetzen, um alle Informationen aus Ihren Daten zu extrahieren und die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Unsere Vorteile

Der Kurs Data Analysis & Machine Learning ist animiert und interaktiv. Zahlreiche Übungen mit der Data Analysis Software von Ellistat werden Ihnen helfen, die Theorie in die Praxis umzusetzen. Die von unseren Teams bereitgestellten Ressourcen und Hilfestellungen werden Ihnen die Aneignung komplexer Konzepte erleichtern.
Erfolgreiche Zertifizierung

100%

Ein zufriedener Praktikant in der Ellistat-Ausbildung
Verfügbarer Schulungskatalog für Ellistat

21

Schulungen sind als E-Learning, Mix-Learning oder Präsenzveranstaltungen verfügbar.
Zufriedenheit der Klienten

99%

Praktikanten empfehlen unsere Schulungen weiter.
*September 2021 bis September 2024
Bestellen

Ziele

  • Kenntnis der Prinzipien und Beherrschung der Anwendung von Data Analysis und Machine Learning Tools in einem industriellen Rahmen.
  • Die Ausbildung basiert auf den Werkzeugen, die im Ellistat-Modul Data Analysis verfügbar sind.

Für wen

Der E-Learning-Kurs richtet sich an Führungskräfte, Ingenieure, die Analysen von Produktionsdaten vornehmen müssen, um daraus ein neues Verständnis oder ein Modell zur Vorhersage von Verhalten abzuleiten.

Voraussetzungen

  • Grundlagen der Nutzung des Internets und eines Webbrowsers
  • Ein Abschluss auf Niveau II und/oder eine erste fünfjährige Berufserfahrung
  • Grundkenntnisse über Qualität, Prozessmanagement
  • Sie müssen kein Green Belt Six Sigma oder Black Belt Six Sigma sein, um an diesem Kurs teilzunehmen.

Dauer

50 Stunden Unterricht und Übungen. Das E-Learning ist für diesen Kurs 3 Monate lang 7 Tage pro Woche rund um die Uhr verfügbar.

Pädagogische und technische Mittel

  • 100% E-Learning-Schulung auf einer speziellen Plattform
  • Die vorgeschlagene Pädagogik ist mediatisiert (Stimme, Text, Übung), spielerisch und multimodal mit Tests in jeder Lektion.
  • Theoretische Vorträge
  • Konkrete Fallstudien
  • Online-Bereitstellung von PDF- und Excel-Trägerdokumenten

Pädagogisches Team

Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung, reich an Unterricht und praktischer Umsetzung, begleitet Sie unsere Ausbildungsorganisation für industrielle Qualität durch ein Angebot an Schulungen und Beratungen, um Ihre Leistungen und Ihr Know-how zu entwickeln und zu verbessern. Alle unsere Berater sind Master Black Belt Lean Six Sigma und haben mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Anwendung von Lean- und Six-Sigma-Tools im industriellen Umfeld.

Zugänglichkeit

Dieser Kurs ist für Menschen mit Behinderungen zugänglich. Bitte kontaktieren Sie uns bezüglich der Möglichkeiten für spezielle Vorkehrungen. Wir werden alles tun, um Sie willkommen zu heißen.

Programm

Den Umfang von Machine Learning und Datenanalyse eingrenzen

  • Die Ziele von Machine Learning verstehen
  • Einordnung von Machine Learning in Bezug auf Big Datas, Künstliche Intelligenz...
  • Wissen, wie man die verschiedenen Werkzeuge, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering, überwachte (S), unüberwachte (NS) Klassifikation, abbildet.
  • Verstehen, was man mit Machine Learning machen kann und was nicht

Daten für eine korrekte Analyse vorbereiten

  • Wissen, wie man einen Datenerhebungsplan erstellt
  • Wissen, wie man einen Stichprobenplan erstellt
  • die Grundsätze der deskriptiven Statistik auf Daten anwenden können (Gesetzestyp, Berechnung von statistischen Mittelwerten, Median, Standardabweichung, Kurtosis, Skewness...)
  • Wissen, wie man das Vorhandensein von Ausreißern beurteilt

Kenntnis des Prinzips: Werkzeuge zur Dimensionsreduktion (NS)

  • das Prinzip der Dimensionsreduktion kennen
  • Kenntnis und Anwendung der Instrumente ACP, UMAP, TSNE
  • Die Hauptkomponentenanalyse
  • Faktorielle Korrespondenzanalyse
  • Analyse multipler Übereinstimmungen
  • Eine T2-Karte kennen und implementieren

Unüberwachte Klassifizierung

  • Kenntnis des Prinzips: Werkzeuge zur nicht überwachten Klassifizierung (NS)
  • Hierarchische Klassifizierung: Dendrogramm, Variablen, Individuen
  • Kenntnis der Prinzipien der Algorithmen K means, DBSCAN, Mean Shift

Überwachtes Lernen, Y kontinuierlich

  • Das Prinzip kennen und die Werkzeuge anwenden können: lineare Regression, multiple lineare Regression
  • das Prinzip neuronaler Netze kennen, sie auf einen einfachen Fall anwenden können

Überwachtes Lernen, diskretes Y

  • Logistische Regression
  • Ordinale logistische Regression
  • Überwachte Klassifikation SVM
  • KNN und Entscheidungsbaum

Metrik eines Klassifikators

  • ROC-Kurve und Verwechslungskontrolle
  • Einfache Metriken eines Klassifikators
  • Kombinierte Metriken
  • Vertrauensintervall auf Metriken

Machine-Learning-Tools in die Praxis umsetzen

  • Beherrschung der Nutzung des Ellistat-Moduls Data Analysis zur Umsetzung aller Programmpunkte.
Den Kurs Data Analysis & Machine Learning bestellen

Ihre Erfahrungsberichte

Keine Enttäuschung, ganz im Gegenteil, denn die Ausbildung folgt einem roten Faden. Ein konkreter Fall einer industriellen Problematik ist sehr erfrischend, da es sich um eine Brauerei handelt!
Vincent
Quality Manager, SAINT GOBAIN
Dieser Kurs vermittelte mir Kenntnisse und die Beherrschung der grundlegenden statistischen Werkzeuge, die direkt in unserem Handlungsbereich am Arbeitsplatz anwendbar sind.
Edgar
R&D-Techniker, Groupe SEB
Sehr erschwingliche Methodik für uns Industrielle, Nicht-Wissenschaftler: Entdeckung des Inversionstests, Ergonomie und Intuitivität der verwendeten Software (Ellistat) im Vergleich zu Minitab.
Laurent
Projektleiter Material, Chatelain G&F
Ein spielerischer und pädagogischer Kurs, der Lust darauf macht, sein Team einzubeziehen und den Ansatz in der Werkstatt umzusetzen.
Pascal
Werkstattleiter, Haute Horlogerie
Der Kurs vermittelt wirklich einen tiefen Einblick in die Methode und die Ellistat-Software ist ein echter Pluspunkt. Der Trainer beherrscht sein Thema sehr gut und ist sehr dynamisch.
Clément
Ingenieur / Leiter der Studiengruppe, Bosch Automotive
Das Thema wird im Detail mit einer logischen Progression während des Trainings erforscht, ohne dass man in Informationen ertrinkt. Man hat Lust, die Entdeckungen und das Gelernte in die Tat umzusetzen.
Nathan
Studieningenieur, ORANO
Ich kann nun die Werkzeuge der Methode nutzen, um Probleme zu lösen, aber auch um zu beweisen, dass die durchgeführten Maßnahmen die Situation verbessern.
Pascal
Werkstattleiter, Haute Horlogerie

Ein Modus des Lernens

  • E-Learning
    Lernen in der Automonie
    1330
    • 50h E-Learning-Kurse
    • Online-Support
Logo qualiopi
Die Zertifizierung wurde für die folgende Kategorie von Maßnahmen ausgestellt: Bildungsmaßnahmen
Zertifikat herunterladen

Ich möchte erneut kontaktiert werden für die Ausbildung Data Analysis & Machine Learning

Ich akzeptiere die Allgemeinen Geschäftsbedingungen und habe die Datenschutzrichtlinie gelesen. Ich verstehe, dass meine Daten gemäß der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO) verarbeitet werden. *