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Kurse

Prozessoptimierung mit Big Data in der Praxis (NEU !)

Mo/Di, 2./3.12.2019

Sie haben grössere Mengen an Prozessdaten, vielleicht sogar "Big Data", zur Verfügung, entweder schon vorliegend, oder einfach zu erhalten. Jedoch wissen Sie nicht genau, wie Sie sich die Information nutzbar machen können, die in diesen Daten steckt.
Dieser Kurs gibt eine praktische Anleitung, wie Sie von den rohen Prozessdaten zu relevanter Information kommen, die Sie für eine root-cause-Analyse oder die Prozessoptimierung einsetzen können. Dabei werden die eingesetzten Methoden des Maschinellen Lernens (Schwerpunkt CART) auf anschauliche Weise erläutert; Statistikkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.


Was werden Sie lernen ?
Im Kurs wird grosser Wert auf die praktische Umsetzbarkeit gelegt. Zunächst werden Methoden vermittelt, um sich einen Überblick über die Prozessdaten (Visualisierung, Korrelationsanalyse, Ausreisser) zu verschaf­fen. Dies ist die Grundlage, um geeignete Parameter für ihre Analyse auszuwählen und die Daten zu bereinigen. Anschliessend werden Big-Data-Methoden (Maschinelles Lernen) für eine Root-Cause-Analyse bzw. die Prozessoptimierung vermittelt. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf den intuitiv verständ­lichen Entscheidungsbäumen (CART). Alle Methoden werden durch Vorführungen mit modernen Analysetools veranschaulicht und durch eigene Übungen am PC vertieft. Nach dem Kurs werden Sie in der Lage sein, analoge Analysen Ihrer Daten selbständig durchzuführen. Unter anderem werden im Kurs auch R-Skripte verwendet, sodass Sie die Analysen auch unabhängig von kommerziellen Tools durchführen können.
Bitte beachten Sie, dass für den Kurs angenommen wird, dass Sie Ihre Daten schon "flach", z.B. in Excel, vorliegen haben; Programmiertechniken zum automatisierten Extrahieren von Daten z.B. aus Datenbanken werden aus Zeitgründen nicht vermittelt.

Wer sollte teilnehmen ?
  • Alle, die mehr Informationen aus ihren vorliegenden Daten schöpfen möchten (Aufzeichnungen von ca. 80 Batches bis zu "Big Data")
  • Nur elementare Statistikkenntnisse werden vorausgesetzt (z. B. entsprechend dem Kurs "Visualisierung von Labordaten")

Welche Themen werden behandelt ?
Grafische Methoden, um einen Überblick zu erhalten
  Boxplots
Histogramm
Streudiagramm / Cor­relogramm
Dichteplots
Datenaufbereitung
  Ausreisserbehandlung
Datenreduktion
Umgang mit fehlenden Werten (Missings)
Methoden des Maschinellen Lernens (ML)
  Lineare Modelle
Klassifikations- und Regressionsbäume (CART)
Random forests
Grafische Darstellung
Verwendete Tools
  SPM (Salford Prediction Miner / minitab)
R-Skripte


Weitere Fragen ?
  • Dauer: 2 Tage
  • Teilnehmerzahl: 4-12 (eigener PC für jeden Teilnehmer garantiert)
  • Kosten: inkl. vollständige Kursunterlagen, Kaffeepausen und Mittagessen: siehe Anmeldeformular
  • Daten: siehe Anmeldeformular
  • Weitere Informationen: siehe Kontaktformular
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