Data Mining Einführungskurs
Praxisnaher Einstieg in Data Mining, Datenanalyse und Statistik für den Data-Science-Start
- Data-Mining-Grundlagen
- Datenformate und Datentypen
- Statistik für Datenanalyse
- 1 Tag
- Grundlagen
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Data-Mining-Grundlagen
- Datenformate und Datentypen
- Statistik für Datenanalyse
- Regression und Trendanalyse
- Visualisierung mit Plotting
- Praxisnaher Data-Science-Einstieg
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- 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 bringst du mit
- 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 Lernweg
Vormittag: Daten verstehen und einordnen
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.
Mittag: Statistik-Grundlagen für Data Mining
Im zweiten Abschnitt stehen statistische Grundlagen im Mittelpunkt. Dazu gehören Varianzen, Histogramme, Verteilungen, Kovarianz und Korrelation. Lineare und logistische Regression werden als zentrale Verfahren für erste Analysen, Klassifikationen und Vorhersagen eingeordnet.
Nachmittag: Analyse, Visualisierung und Praxistransfer
Zum Abschluss geht es um die praktische Verarbeitung und Visualisierung von Daten. Der Kurs behandelt Datenaufbereitung, einfache Datenanalyse, Plotting, Trendanalysen und die Interpretation erster Ergebnisse. Anhand praxisnaher Beispiele wird deutlich, wie Data Mining als Grundlage für Data Science, Reporting und Machine Learning eingesetzt wird.
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
1 Tag
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- 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
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
Beratung zu IT-Weiterbildung
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.
Data Mining Einführungskurs
Nächster Termin: 25. September 2026 · Online
ab690 €netto