Informationen zur Technologie

Der Microsoft SQL Server bietet neben den klassischen Business Intelligence Möglichkeiten der Datenintegration, Datenanalyse und Informationsvisualisierung auch standardmäßig Möglichkeiten der semiautomatischen Datenprognose und Vorhersage auf Basis von Data Mining und Machine Learning Algorithmen.


Data Mining im Gesundheitswesen - Initialworkshop auf (eigenen) Gesundheitsdaten - Workshop(1 Tag)

Kurzbeschreibung

Schon heute sind Data-Mining-Verfahren verfügbar, die auf Standardrechnern große Datenmengen und Datensätze bewältigen. Zusätzliche Potenziale erschließen sich für Data-Mining durch die fortschreitende Vernetzung von Datenbanken in Medizin, Gesundheit und Forschung.

Dieser individuelle Workshop dient zur Einführung in die allgemeinen Methoden des Data Mining und Ihrer Einsatzgebiete im Gesundheitsbereich.

Der Fokus liegt auf dem Vorgehensmodell und dem Kennenlernen typischer Algorithmen des Data Mining / Machine Learning und deren Einsatzgebiete. Dies wird beispielhaft auf Basis der Standardtechnologie des Microsoft SQL Servers durchgeführt.

An Hand beispielhafter Fragestellungen aus dem Gesundheitswesen wird das Vorgehen praktisch durchgespielt. Dies kann auf Basis eines eigenen Datenbestandes aus Forschung und Abrechnung sein. Alternativ hierzu kann der Einführungsworkshop auch auf Basis beispielhafter Datenbestände zu Krankheitsbildern aus der Versorgungsforschung erfolgen.

Ziel ist es einen Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining zu gewinnen und ein Gefühl dafür zu bekommen welche Möglichkeiten und Grenzen auf Basis der eigenen Datenbestände bestehen.


Voraussetzungen

Grundlegende Datenbankkenntnisse


    Seminarinhalt

    Die Data Mining-Konzepte
    • Konzepte und Terminologie
    • Data Mining und Ergebnisse
    • Vorgehensmodell auf Basis CRISP

    SQL Server Analysis Services Data Mining-Werkzeuge
    • Einführung in SQL Server-Datentools
    • Projektdurchgang
    • Der Data Mining-Assistent
    • Test und Validierung von Mining-Modellen
    • Cross-Validierung
    • Der Mining-Modell Prediction-Tab
    • Reporterstellung mit den Reporting Services

    Die Microsoft Data Mining-Algorithmen
    • Die Data Mining-Algorithmen-Typen
    • Decision Tree-Algorithmus
    • Naive Bayes-Algorithmus
    • Verbindungs-Algorithmus
    • Clustering-Algorithmus
    • Sequenz-Clustering-Algorithmus
    • Zeitreihen-Algorithmus
    • neuronale Netzwerke
    • linearer Regressions-Algorithmus
    • logistischer Regressions-Algorithmus

    Excel PowerPivot Data Mining-Add-ins
    • Der Data Mining-Tab
    • Verbindung
    • Datenaufbereitung
    • Management
    • Gebrauchsmodell, Browse, Dokumentenmodell, Abfrage-Modell, Genauigkeit und Validierung, Datenmodellierung
    • Visio Data Mining-Add-In


    Zielgruppen

    Dieser Kurs spricht Fachbereiche aus Unternehmen des Gesundheitswesens / Gesundheitsbranche an wie z.B.:
    • Medizintechnologie
    • Biotechnologie
    • Krankenhäuser
    • Chemische und pharmazeutische Industrie
    • Kostenträger / Krankenversicherungen


    Preise und Termine

    offene Schulung
    Eine offene Schulung findet in einem unserer Schulungszentren statt.
    Dauer:1 Tage
    Preis:1.100,00 € zzgl. USt. pro Teilnehmer (1.309,00€ inkl. USt.)
    Seminarstandorte:
    Starttermine:
    (ortsabhängig)


    Unterlagen:zzgl.
    Verpflegung:zzgl.
    Prüfung/Zertifizierung:zzgl.
    Firmenschulung
    Eine Firmenschlung kann sowohl bei Ihnen vor Ort als auch in einem unserer Schulungszentren stattfinden.
    Dauer:1 Tage
    Preis ab:1.799,00 € zzgl. USt. pro Tag (2.140,81€ inkl. USt.)
    Schulungszentren:
    • Hamburg
    • Berlin
    • Frankfurt
    • München
    • Nürnberg
    • Düsseldorf
    • Wien
    Starttermin:individuelle Vereinbarung
    Unterlagen:zzgl.
    Verpflegung:zzgl.
    Prüfung/Zertifizierung:zzgl.

    Software

    Microsoft SQL Server



    Seminarsprache

    die Seminarsprache ist deutsch, sofern keine andere Angabe. Englisch ist in aller Regel machbar, andere Seminarsprachen sind möglich, fragen Sie bitte an.