Unterthema: CRISP-DM
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist ein etabliertes Modell zur Entwicklung von Data-Mining- und Machine-Learning-Projekten. Es stellt eine methodische Annäherung für die systematische, strukturierte Analyse von Daten und deren Umwandlung in wertvollen Informationsoutput dar. Der CRISP-DM-Prozess besteht aus sechs Phasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluation und Bereitstellung. Diese Phasen bieten einen klaren Leitfaden zur Herstellung und Implementierung von prädiktiven Modellen in unterschiedlichsten Anwendungskontexten. In der Künstlichen Intelligenz findet CRISP-DM breite Anwendung, um Projekte effizient zu planen, zu strukturieren und die Erfolgschancen zu maximieren.
Ein ähnliches Unterthema ist Data Mining. Erfahren Sie mehr über Data Mining in der Künstlichen Intelligenz und finden Sie KI Kurse und Weiterbildungen, die dieses Thema behandeln.
Data Science Experte
Seminar Vertiefung in Data Science ohne Programmierkenntnisse
Kurse und Trainings, die das Schlagwort CRISP-DM behandeln, sind meist im Bereich der datengetriebenen Entscheidungsfindung und des maschinellen Lernens angesiedelt. Solche Kurse sind typischerweise für Data Scientists, Datenanalysten, KI-Entwickler und andere Fachleute konzipiert, die mit der Analyse und Modellierung von Daten betraut sind. Häufige Themen dieser Schulungen umfassen die detaillierte Betrachtung jeder der sechs CRISP-DM-Phasen, praxisnahe Anwendungen und Fallstudien, Modellbau mit spezifischen Machine-Learning-Werkzeugen sowie Best Practices zur Evaluierung und Implementierung von Modellen. Zusätzlich werden oft auch verwandte Themen behandelt, wie Datenvisualisierung, statistische Methoden und die Integration von Machine-Learning-Algorithmen in Geschäftsprozesse. Diese Kurse sind sowohl für Einsteiger, die eine strukturierte Einführung in den Data-Mining-Prozess suchen, als auch für Fortgeschrittene gedacht, die ihre bestehenden Kenntnisse vertiefen und systematisieren möchten.