Data Mining Einführungskurs
Praxisnaher Einstieg in Data Mining, Datenanalyse und Statistik für den Data-Science-Start
Die wichtigsten Themen
Data-Mining-Grundlagen
Datenformate und Datentypen
Statistik für Datenanalyse
Regression und Trendanalyse
Visualisierung mit Plotting
Praxisnaher Data-Science-Einstieg
Überblick Dieser Data Mining Einführungskurs vermittelt dir an einem Tag die zentralen Grundlagen, um Daten systematisch zu erfassen, einzuordnen, auszuwerten und für erste Analysen aufzubereiten. Die Data Mining Schulung...
Dieser Data Mining Einführungskurs vermittelt dir an einem Tag die zentralen Grundlagen, um Daten systematisch zu erfassen, einzuordnen, auszuwerten und für erste Analysen aufzubereiten. Die Data Mining Schulung eignet sich als fundierter Einstieg in Datenanalyse, Data Science und Machine Learning, weil sie die fachliche Basis legt: Datenformate, Datentypen, nutzbare Datenquellen, statistische Grundbegriffe, Regression, Trendanalysen, Vorhersagen und Visualisierung.
Im Seminar lernst du, wie aus Rohdaten belastbare Informationen entstehen und welche Rolle strukturierte Aufbereitung, geeignete Tools und ein passender Software-Stack dabei spielen. Der Kurs ist besonders geeignet, wenn du eine Data Mining Fortbildung suchst, die ohne theoretische Überladung in die praktische Datenarbeit einführt. Wer im Anschluss tiefer in Python, Data Science oder Machine Learning einsteigen möchte, findet mit dem Data Science Foundation BootCamp, dem BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI oder dem Python Machine Learning Grundkurs passende Aufbauoptionen. Für weiterführende Themen rund um Datenkompetenz bietet die Kategorie Data Science und KI-Datenanalyse zusätzliche Schulungen.
Die Themen Begriffsklärung: Daten, Informationen und Erkenntnisse · Rolle von Data Mining in Datenanalyse, Data Science und Machine Learning · Unterschied zwischen Rohdaten, bereinigten Daten und analysierbaren Datensätzen...
Grundlagen von Data Mining und Datenarbeit
- Begriffsklärung: Daten, Informationen und Erkenntnisse
- Rolle von Data Mining in Datenanalyse, Data Science und Machine Learning
- Unterschied zwischen Rohdaten, bereinigten Daten und analysierbaren Datensätzen
- Typische Datenquellen in IT, BI, Controlling, Marketing und Fachabteilungen
- Kriterien für nutzbare Daten und Grenzen der Auswertbarkeit
- Einordnung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
Datenformate, Datentypen und Datenaustausch
- Grundlegende Datenformate und ihre Einsatzbereiche
- Datenaustauschformate wie XML und JSON
- Numerische, kategoriale und zeitbezogene Datentypen
- Umgang mit fehlenden, fehlerhaften oder uneinheitlichen Daten
- Bedeutung sauberer Datenstrukturen für Analyse und Visualisierung
- Auswahl geeigneter Tools und Software-Stacks für den Einstieg
Statistische Grundlagen für Data Mining
- Grundlagen der beschreibenden Statistik
- Varianzen, Verteilungen und Histogramme
- Kovarianz und Korrelation als Basis für Zusammenhänge in Daten
- Lineare Regression für einfache Vorhersagemodelle
- Logistische Regression für Klassifikationsfragestellungen
- Trendanalysen und erste Prognosen aus vorhandenen Datenbeständen
Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
- Systematische Aufbereitung von Daten für die Analyse
- Erste Datenanalyse anhand typischer Fragestellungen
- Plotting zur grafischen Darstellung von Mustern und Trends
- Visualisierung von Verteilungen, Ausreißern und Zusammenhängen
- Interpretation von Analyseergebnissen für fachliche Entscheidungen
- Überleitung zu weiterführenden Themen wie Data Visualisierung und Storytelling
Zielgruppe
- Einsteigerinnen und Einsteiger in Data Mining, Data Science, Datenanalyse und Machine Learning
- Fachkräfte aus IT, Business Intelligence, Controlling, Marketing, Vertrieb und Reporting
- Analystinnen, Projektmitarbeiter und Fachverantwortliche, die datengetriebene Auswertungen besser verstehen und vorbereiten möchten
- Personen, die eine Data Mining Weiterbildung als Grundlage für Python-basierte Data-Science-Schulungen oder Machine-Learning-Themen nutzen möchten
Das lernst du
- Fundierter Überblick über Data Mining, Datenformate, Datentypen und nutzbare Datenquellen
- Sicheres Einordnen von Datenqualität, Datenstrukturen und Analysefähigkeit
- Statistische Grundbegriffe wie Varianz, Verteilung, Korrelation und Regression praxisnah anwenden
- Erste Trendanalysen, Vorhersagen und Visualisierungen nachvollziehbar erstellen und interpretieren
- Geeignete Tools und Software-Stacks für den weiteren Einstieg in Datenanalyse, Data Science und Machine Learning bewerten
So arbeiten wir
- Praxisnahe Einführung mit anschaulichen Beispielen aus Datenanalyse und Reporting
- Live-Demos zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Daten
- Geführte Übungen zu Statistik-Grundlagen, Regression, Trends und Plotting
- Besprechung typischer Datenprobleme wie fehlende Werte, ungeeignete Formate und fehlerhafte Strukturen
- Transfer in berufliche Anwendungsfälle aus IT, BI, Controlling und Marketing
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlegende IT-Anwenderkenntnisse
- Interesse an Datenanalyse, Statistik und datengetriebener Entscheidungsfindung
- Erste Erfahrung mit Tabellen, Reports, BI-Tools oder Datenquellen ist hilfreich
- Programmierkenntnisse sind für den Einstieg nicht zwingend erforderlich
Dein Fahrplan
Der Seminartag beginnt mit den Grundlagen des Data Minings: Was sind Daten, welche Datenformate und Datentypen treten in der Praxis auf und welche Daten sind für Analysen tatsächlich nutzbar? Behandelt werden strukturierte und semi-strukturierte Daten, Datenaustauschformate wie XML und JSON sowie typische Tools und Software-Stacks für den Einstieg in die Datenarbeit.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Data Mining Einführungskurs
Ist der Data Mining Einführungskurs für Anfänger geeignet?
Ja. Der Kurs ist als Einstieg in Data Mining, Datenanalyse und Data Science konzipiert. Du benötigst keine vertieften Statistik- oder Programmierkenntnisse, solltest aber Interesse an Daten, Auswertungen und analytischem Arbeiten mitbringen.
Worin unterscheidet sich Data Mining von Data Science?
Data Mining konzentriert sich auf das Erkennen von Mustern, Zusammenhängen und Trends in vorhandenen Daten. Data Science ist breiter angelegt und umfasst zusätzlich Themen wie Datenarchitektur, Modellierung, Machine Learning, Automatisierung und produktive Datenprozesse. Der Einführungskurs schafft dafür eine solide Grundlage.
Kommt in der Schulung Python zum Einsatz?
Der Schwerpunkt liegt auf den grundlegenden Konzepten von Data Mining, Statistik, Datenformaten, Analyse und Visualisierung. Python wird als wichtiger Bestandteil vieler Data-Science- und Machine-Learning-Workflows eingeordnet. Für eine vertiefende Python-Schulung eignen sich anschließend das BootCamp Data Analyst mit Python und Power BI oder der Python Machine Learning Grundkurs.
Welche Statistik-Themen werden behandelt?
Du lernst zentrale Grundlagen wie Varianzen, Histogramme, Verteilungen, Kovarianz und Korrelation kennen. Außerdem werden lineare und logistische Regression, Trendanalysen und einfache Vorhersagen behandelt, damit Analyseergebnisse fachlich besser eingeordnet werden.
Für welche beruflichen Rollen ist die Data Mining Weiterbildung sinnvoll?
Die Weiterbildung eignet sich für Mitarbeitende aus IT, BI, Controlling, Marketing, Vertrieb, Reporting und Projektmanagement. Besonders hilfreich ist sie, wenn du Datenquellen bewerten, Auswertungen vorbereiten oder Ergebnisse aus Analyse- und Machine-Learning-Projekten besser verstehen möchtest.
Ist der Kurs eine gute Vorbereitung auf Data Science und Machine Learning?
Ja. Der Kurs vermittelt die Grundlagen, die für weiterführende Data-Science- und Machine-Learning-Schulungen wichtig sind: saubere Datenstrukturen, statistische Zusammenhänge, Regression, Visualisierung und die Auswahl geeigneter Tools. Als nächster Schritt passt zum Beispiel das Data Science Foundation BootCamp.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
