Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik
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Der Kurs behandelt die Analyse von großen Datenmengen. Mit multivariater Datenanalyse werden eigene oder Beispieldaten untersucht und versteckte Zusammenhänge aufgeklärt.50.1131757 8.6445451
Wann |
29.05.2017 um 09:30 bis 30.05.2017 um 16:00 |
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Veranstaltungsort | DECHEMA-Haus |
Stadt | Frankfurt am Main |
Kontaktname | Nicola Gruß |
Kontakttelefon | +49 69 7564-253 |
Zielgruppe |
Anwender aus der Analytik, speziell der Prozess- oder Bioanalytik, die mit vielen Prozessdaten oder spektroskopischen Daten arbeiten und die effizient aus diesen hoch dimensionalen Daten die relevanten Informationen extrahieren möchten |
Termin übernehmen |
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Die Auswertung von großen Datenmengen gewinnt aufgrund der zunehmenden Leistungsfähigkeit von Analysenmethoden und der damit verbundenen Fülle an Resultaten immer mehr an Bedeutung. Die leistungsfähigen Methoden der Multivariaten Datenanalyse können in diesem Zusammenhang dazu genutzt werden bisher unbekannte Zusammenhänge aufzudecken oder interessierende Abhängigkeiten zu modellieren.
Im Kurs „Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio- und Prozessanalytik“ wird den Teilnehmern ein Überblick über wichtige Methoden des Data Mining vermittelt. Dabei bietet der Kurs ein leicht zugängliches konzeptionelles Verständnis der Methoden und richtet sich damit auch an Anwender ohne große mathematische oder statistische Vorkenntnisse, deren Hauptaugenmerk auf der praktischen Nutzung dieser Methoden für die eigene Aufgabenstellung liegt.
Die Teilnehmer lernen, sich mittels Hauptkomponentenanalyse einen Überblick über die Daten zu verschaffen und große Datenmengen überschaubar darzustellen. Hierbei können Probleme in der Datenqualität ermittelt werden, aber auch Strukturen und deren vielleicht bisher verborgene Ursachen erkannt werden. Weiterführend wird die Modellierung der Daten auf vorgegebene Zielgrößen erläutert. Während des Kurses wird den Teilnehmern die Möglichkeit geboten, das Gelernte an eigenen geeigneten Daten oder vorgegebenen realen Daten zu üben.
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