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Online: Machine Learning - Grundlagen und Anwendungen für Marktforscher / / Online / Statistik und Datenanalyse

Der Begriff "Machine Learning (ML)" ist zu einem wichtigen Thema für die Marktforschung ¬geworden. Beim ML wird eine Vielzahl leistungsfähiger, aber auch komplexer ¬Algorithmen eingesetzt, um Einblicke und neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Diese Verfahren stellen mächtige Werkzeuge dar, deren Arbeitsweise und Handhabung allerdings nicht trivial ist und sich stark von klassischen Analysemethoden unterscheidet. Das Seminar behandelt die wichtigsten ML-Methoden für die Klassifikation, Regression und Exploration großer Datenmengen. Weiterhin werden notwendige Ansätze zur Datenaufbereitung und Feature-Auswahl vorgestellt. Neben der Vermittlung der theoretischen Konzepte, wird auch deren praktische Anwendung trainiert.

Lernziele

  • Konzepte und Typen von Machine Learning (ML)
  • Verstehen der Arbeitsweise verschiedener ML-Verfahren
  • Handhabung und Konfiguration von ML-Modellen
  • Praktische Anwendung und Ausführung von ML-Algorithmen

Für wen gedacht?

  • Marktforscher/Consultants mit Interesse an und Affinität zu Analysemethoden
  • Consultants/Marktforscher, die erfahren wollen, wie man große Datenbestände aus Verhaltens- oder maschinell erzeugten Daten bearbeiten kann

Methoden

Vorträge der Referenten zur theoretischen Arbeitsweise der Verfahren und praktische Übungen mit Unterstützung der Referenten. Kenntnisse in Python sind hilfreich, aber nicht notwendig. In den Übungen werden vorgefertigte Programm-Skripte bereitgestellt und aufgabenspezifisch ergänzt.

Programm

1.Tag


Grundlagen Machine Learning
  • Begriffsklärung Unsupervised/Supervised Learning
  • Machine-Learning-Modellerstellungsprozess
  • Feature Engineering
  • Praktische Einführung in das Arbeiten mit Daten (Jupyter, Pandas, etc.)

Explorative Analyse / Unsupervised Learning
  • Clustering: Konzepte und Verfahren
  • Frequent-Itemset Mining & Assoziationsregeln
  • Datenvisualisierung
  • Praktische Übungen

Klassifikation/Supervised Learning
  • Modellbewertung
  • kNN und Naïve-Bayes-Klassifikation
  • Support Vector Machines
  • Praktische Übungen

2.Tag


Fortsetzung Klassifikation/Supervised Learning

Künstliche Neuronale Netze
  • Modelle: Perzeptron/Sigmoid Neuron
  • Training von Multi-Layer Netzen mittels Backpropagation
  • Spezielle Netzwerkarchitekturen: Convolutional & Recurrent Neural Networks

Modalitäten

Seminarmodalitäten

Anmeldung

Bitte melden Sie Ihre Teilnahme möglichst bis 6 Wochen vor Seminarbeginn über das jeweilige Anmeldeformular auf der BVM-Website an. Wenn Sie sich per Brief oder Fax anmelden möchten, wenden Sie sich bitte an die BVM-Geschäftsstelle. Nach der Anmeldung erhalten Sie eine Anmeldebestätigung.

Gebühren

Die Teilnahmegebühren beinhalten digitale Seminarunterlagen, Tagungsgetränke, Snacks und Mittagessen an allen Präsenz-Seminartagen. Die Gebühren der einzelnen Seminare entnehmen Sie bitte den Veranstaltungsbeschreibungen. Die Teilnahmegebühr wird sofort nach Rechnungsstellung ohne Abzüge fällig. Die Kosten für Anreise und Übernachtung tragen die Teilnehmer/innen selbst.

Veranstaltungsorte

NH Collection Berlin-Mitte am Checkpoint Charlie
Leipziger Straße 106-111
10117 Berlin
Tel.: +49 30 203760
E-Mail: nhberlinmitte@nh-hotels.com

BVM-Bundesgeschäftsstelle
Friedrichstr. 187
10117 Berlin
Tel.: +49 30 9203128-34
E-Mail: seminar-anmeldung@bvm.org

Zimmerreservierung

Empfehlungen und Informationen zu Abrufkontingenten erhalten Sie mit der Bestätigung, dass das Seminar stattfindet. Das NH Collection Berlin-Mitte am Checkpoint Charlie und das MotelOne am Leipziger Platz sind fußläufig zu den Veranstaltungsorten erreichbar. Die Reservierung und Übernachtungskosten übernehmen die Teilnehmer/innen selbst.

Teilnehmer

Die Teilnehmeranzahl pro Seminar beträgt mindestens 6 Personen.

Rabatt für Frühbucher

Für Seminare, die bis zu den jeweiligen Stichtagen im Frühjahr und Herbst gebucht werden, wird folgender Rabatt gewährt:

a) 100,- Euro für Ein-Tagesseminare
b) 200,- Euro für Zwei- und Mehrtagesseminare

Rücktritt

Eine Stornierung der Seminarteilnahme ist schriftlich (per Post, Fax oder E-Mail) vorzunehmen. Bei Stornierung bis spätestens 31 Tage vor Beginn eines gebuchten Seminars, wird die Teilnahmegebühr in voller Höhe zurückerstattet. Bis 21 Tage vor Seminarbeginn wird eine Bearbeitungsgebühr in Höhe von 120 Euro erhoben. Danach werden die Teilnahmegebühren in voller Höhe fällig. Ohne zusätzliche Kosten kann ein/e Ersatzteilnehmer/in genannt werden. Ermäßigte Teilnahmegebühren können Ersatzteilnehmer/innen jedoch nur bei bestehender BVM-Mitgliedschaft in Anspruch nehmen.

Absage durch den BVM

Haben sich bis 10 Tage vor Beginn eines Präsenz-Seminars bzw. 7 Tage vor Beginn eines Online-Seminars weniger als 6 Teilnehmer angemeldet, kann der BVM die Veranstaltung absagen. Dies gilt auch für den Fall, dass durch die kurzfristige Absage der Seminarleitung ein Ersatz ohne Verlegung des Seminars nicht gefunden werden kann. In diesem Fall werden die Teilnahmegebühren in voller Höhe zurückerstattet. Stornogebühren des BVM fallen nicht an.

Stornierungskosten für vorgenommene Reisebuchungen bei Ausfall eines Seminars können vom BVM nicht übernommen werden. Der BVM behält sich vor, Änderungen im Seminarprogramm vorzunehmen und bei Absage der Seminarleitung für Ersatz zu sorgen.

Das aktuelle Seminarprogramm finden Sie stets auf der BVM-Website https://www.bvm.org/termine-weiterbildung/seminare

Allgemeine Datenschutzhinweise

Die für die Buchung von BVM-Seminaren elektronisch erfassten Daten werden nach der Veranstaltung nicht weiterverwendet, wenn Sie nicht eingewilligt haben, über das BVM-Seminarangebot oder Verbandsservices informiert zu werden. Weitere Informationen zur Datenschutzerklärung unter https://www.bvm.org/datenschutzerklaerung

Datenschutzhinweise zu Online-Seminaren

Für die Durchführung von Online-Seminaren setzt der BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e.V. (Verantwortlicher) einen Dienst des Auftragsverarbeiters Zoom Video Communications, Inc. (55 Almaden Blvd, Suite 600, San Jose, Kalifornien (95113), USA - nachfolgend Zoom“) ein. Die entsprechenden Verträge (Auftragsverarbeitungsvereinbarung und Standard-Datenschutz-Klauseln) wurden abgeschlossen. Zoom ist nach dem EU-US-Privacy-Shield zertifiziert. Weitere Informationen zur Verarbeitung Ihrer Daten und Ihren Rechten finden Sie unter https://zoom.us/de-de/privacy.html (Zoom) und https://www.bvm.org/datenschutzerklaerung (BVM Berufsverband Deutscher Markt- und Sozialforscher e.V.). Mit Ihrer Teilnahme an dem Zoom-Meeting erklären Sie, dass Sie mit den Regelungen, die unter den angegebenen Links genannt werden, einverstanden sind.

Urheberrechte/Nutzung der Seminarunterlagen

Jegliche Inhalte des Seminars dürfen nur für eigene und interne Markt- und Sozialforschungszwecke der Teilnehmenden und des Arbeitgebers der Seminarteilnehmer/innen genutzt werden. Sie dürfen nicht für Werbung verwendet und ohne Zustimmung des BVM nicht an Dritte – auch nicht in Form eigener Lehr- und Weiterbildungsveranstaltungen, an denen Dritte teilnehmen können – weitergegeben werden.

Die den Teilnehmenden überlassenen Seminarunterlagen, sei es in papierener oder elektronischer Form, dürfen nur für interne Zwecke des Arbeitgebers des Teilnehmenden (z.B. interne, auf die Mitarbeiter des Arbeitgebers beschränkte Weiterbildungs- und Lehrveranstaltungen) vervielfältigt und verbreitet werden. Ein Zugänglichmachen im Internet oder in und mit Hilfe anderer Medien ist nicht gestattet.

Gerichtsstand ist Berlin.

Stand: August 2020

Veranstaltung im Überblick

Schulungszeiten:01.03.2021: 09:30 Uhr - 18:00 Uhr
02.03.2021: 09:30 Uhr - 18:00 Uhr
Veranstaltungsort: Online
Verfügbarkeit: freie Plätze verfügbar
Gebühren:1.080,00 € (für Mitglieder)
1.400,00 € (für Nicht-Mitglieder)

Referent(en)

Dr.-Ing.

Dr.-Ing. Martin Hahmann

Leitung der Jury Data Science Cup
Dr.-Ing. Martin Hahmann ist Senior Data Scientist an der Technischen Universität Dresden. Davor arbeitete er im Bereich Datenanalyse/Zertifizierung bei der GWT-TUD…

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Dr.-Ing.

Dr.-Ing. Maik Thiele

Dr.-Ing. Maik Thiele ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Gruppenleiter an der Professur Datenbanken der Technischen Universität Dresden, wo er im Mai 2010 seine Dissertation mit Auszeichnung…

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