Process Mining: Grundlagen und Anwendungen

Im Seminar erhalten die Teilnehmer eine umfassende Einführung in die Programmiersprache Python als Grundwerkzeug für die spätere Datenanalyse und lernen die Entscheidungskriterien für die Datenauswahl und die Datenquellen kennen, die sie für ihre Betrachtung benötigen.

Die durch die Digitalisierung zahlreicher Prozesse, Transaktionen und weiterer Anwendungsfälle entstehenden Datenmengen müssen ausgewertet und analysiert werden, um einen Mehrwert für Unternehmen und Einrichtungen zu schaffen.

Wichtige Unterstützung zur Analyse der Datenmassen geben maschinelle Lernverfahren, bei denen ein Algorithmus durch Wiederholung und vorgegebene Kriterien selbstständig lernt, eine Aufgabe zu erfüllen, ohne dass ein Lösungsweg vorgegeben ist.

Feature Engineering ist die Vorbereitung von Daten für die Verarbeitung in Machine Learning-Algorithmen und von hoher Bedeutung im gesamten Machine Learning-Prozess

KI-Methoden werden eingesetzt, um verflochtene Zusammenhänge datengetrieben zu lernen und die Grenzen klassischer mathematischer Modelle zu überwinden.