Fachschulung – Data Science und klassisches Machine Learning
Datenanalyse mit RapidMiner
In 6 Stunden sicher in Datenanalyse mit RapidMiner: Schwerpunkte Prozesse und Operatoren, Datenvorbereitung und Modelltraining, live mit Trainer:in, online oder vor Ort.
- Dauer
- 6 Stunden, ein Termin
- Niveau
- Einstieg
- Format
- Online oder vor Ort
- Sprache
- Deutsch oder Englisch
- Abschluss
- Teilnahmebescheinigung
Überblick
„Datenanalyse mit RapidMiner“ richtet sich an Rollen wie Data Analysts und angehende Data Scientists und Entwickler und Data Engineers. In 6 Stunden arbeiten Sie sich strukturiert durch Prozesse und Operatoren, Datenvorbereitung und Modelltraining – mit vielen Praxisanteilen und Zeit für Ihre Fragen.
Data Science schafft Wert, wenn Daten sauber aufbereitet, Modelle sinnvoll gewählt und Ergebnisse nachvollziehbar vermittelt werden. Unsere Schulungen decken den gesamten Weg ab: von Datenaufbereitung und explorativer Analyse über klassische Verfahren wie Klassifikation, Regression und Clustering bis zu Modellbewertung und MLOps-Grundlagen. Datenanalyse mit RapidMiner ist ein Tagesworkshop mit kompakten Impulsen und Übungen an realistischen Datensätzen. Sie arbeiten mit Python, SQL und etablierten Plattformen und nehmen Notebooks, Vorlagen und Checklisten für Ihre eigenen Projekte mit.
Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.
Schwerpunkte im Kurs
Für wen ist das Training?
- Data Analysts und angehende Data Scientists
- Entwickler und Data Engineers
- Fachexperten mit Datenverantwortung
- Teamleiter und Projektverantwortliche für Datenprojekte
Das können Sie nach dem Training
- Sie kennen die Schwerpunkte von Datenanalyse mit RapidMiner – Prozesse und Operatoren, Datenvorbereitung, Modelltraining, Auto Model, Validierung und Deployment – und können sie praktisch anwenden.
- Sie setzen Datenanalyse mit RapidMiner sicher in eigenen Datenprojekten ein.
- Sie wählen Verfahren passend zur Fragestellung und Datenlage.
- Sie bewerten Modelle belastbar und erkennen typische Fehlerquellen.
- Sie vermitteln Ergebnisse verständlich an Fachbereiche und Entscheider.
Inhalte & Ablauf
Modul 1 Einstieg und Problemformulierung für Datenanalyse mit RapidMiner
- Einordnung von Datenanalyse mit RapidMiner im Data-Science-Prozess
- Fachliche Fragestellung in eine Datenaufgabe übersetzen
- Arbeitsumgebung, Notebooks und Datenzugriff
- Beispielprojekt und Zielgröße
Modul 2 Schwerpunkte: Datenanalyse mit RapidMiner
- Prozesse und Operatoren
- Datenvorbereitung
- Modelltraining
- Auto Model
- Validierung
- Deployment
Modul 3 Methoden und Werkzeuge in Datenanalyse mit RapidMiner
- Zentrale Verfahren und ihre Annahmen
- Umsetzung mit passenden Bibliotheken oder Plattformen
- Datenqualität, Leakage und Verzerrungen erkennen
- Typische Fehler und Gegenmaßnahmen
Modul 4 Praxisübungen zu Datenanalyse mit RapidMiner
- Geführte Übungen mit realitätsnahen Daten
- Modelle trainieren, vergleichen und bewerten
- Ergebnisse visualisieren und interpretieren
- Review der Ansätze in der Gruppe
Modul 5 Überführung in den Betrieb
- Reproduzierbarkeit und Versionierung
- Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse
- Monitoring und Wartung im Überblick
- Nächste Schritte für Ihr Datenprojekt
Modul 6 Transfer in den Arbeitsalltag
- Übung an einem realistischen Fallbeispiel
- Typische Fehler und wie Sie sie vermeiden
- Checkliste und Vorlagen zum Mitnehmen
- Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen
Voraussetzungen
Je nach Stufe genügen Grundkenntnisse in Python oder Statistik. Aufbaukurse setzen sichere Programmier- und Methodenkenntnisse voraus. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Technische Voraussetzungen
Eigener Laptop mit Internetzugang; Entwicklungsumgebung, Notebooks und Datensätze werden vorab bereitgestellt.
Termine & Standorte
Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Augsburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Kaiserslautern Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Online Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
Häufige Fragen
Welche Vorkenntnisse brauche ich für Datenanalyse mit RapidMiner?
Das hängt von der Kursstufe ab. Einsteigerkurse benötigen Grundkenntnisse in Python oder Statistik, Aufbaukurse sichere Programmierpraxis. Wir klären den passenden Einstieg vorab mit Ihnen und passen Tempo und Beispiele an das Niveau Ihrer Gruppe an.
Können wir in Datenanalyse mit RapidMiner mit eigenen Daten arbeiten?
Ja, bei Inhouse-Terminen sehr gern, sofern die Daten anonymisiert oder freigegeben sind. Zugänge und Datenschutzvorgaben klären wir vorab. Alternativ arbeiten wir mit praxisnahen Beispieldatensätzen, die alle Übungen abdecken.
Was kostet die Schulung „Datenanalyse mit RapidMiner“?
Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.
Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?
Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.
Findet der Kurs online oder vor Ort statt?
Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.
Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?
Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.
Weitere Schulungen im Bereich Data Science und klassisches Machine Learning
- Clustering und Segmentierung
- Modellbewertung und Validierung
- MLOps Grundlagen mit MLflow
- Big-Data-Analyse mit PySpark
- Databricks für Data Science
- Datenanalyse mit KNIME
- Text Mining mit klassischen Verfahren
- Recommender-Systeme Grundlagen
- Data Storytelling
- SQL für Data Science
- Schnelle Datenverarbeitung mit Polars
- Einführung in Data Science
Alle 26 Kurse im Bereich Data Science und klassisches Machine Learning