Datenqualität beherrschen – Die wichtigsten Schritte der Datenaufbereitung auf den Punkt gebracht

Kategorie
GfSE Online-Seminare
Datum
Mittwoch, 2. Dezember 2020 17:00 - 18:00
Veranstaltungsort
Online
Telefon
+49 (0) 421 9601-495
E-Mail
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Beschreibung

Die Menge an verfügbaren Daten nimmt in allen Disziplinen und Branchen stetig zu. Dies eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten der Datennutzung – zumindest in der Theorie. Denn in der Praxis fehlt oftmals selbst grundlegende Erfahrung in Data Literacy und Data Science.

Datenaufbereitung (Data Preparation) ist einer der wichtigsten Schritte des Data Management, um sinnvolle Analysen durchführen und datengetriebene Entscheidungen verlässlich treffen zu können. Bis zu 80% der Projektzeit muss oftmals in die Aufbereitung der Daten fließen, da diese unvollständig, fehlerhaft oder widersprüchlich sind und damit nicht unmittelbar analysiert und verwendet werden können. Mehr denn je gilt die alte Informatiker-Weisheit »Garbage in, Garbage out«.

Wenn die zu analysierenden Daten von schlechter Qualität sind, wird auch die beste Datenanalyse keine Wunder vollbringen. An Beispielen aus der Praxis werden wir hinter die wichtigsten Schritte der Datenaufbereitung schauen.

Im Online-Seminar »Datenqualität beherrschen – Die wichtigsten Schritte der Datenaufbereitung auf den Punkt gebracht« beantworten wir folgende Fragen:

  • Was sind die Phasen des Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) und was versteht man unter der Datenaufbereitung?
  • Warum ist Datenaufbereitung wichtig und was bedeutet Datenqualität?
  • Welche Herausforderungen und Lösungsansätze für die Datenaufbereitung existieren?

Referent / Dozent

Dr. Jens Heidrich leitet die Hauptabteilung »Smart Digital Solutions« am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern. In dieser Funktion verantwortet er die Ausrichtung der Forschungsaktivitäten sowie deren Umsetzung im Rahmen nationaler und europäischer Förderprojekte. Darüber hinaus ist er als Berater und Projektleiter in industriellen Transferprojekten tätig und hält Seminare und Anwenderworkshops zu verschiedenen Themen im Bereich Software Engineering und Data Science. Er ist Dozent im Fachbereich Informatik der Technischen Universität Kaiserslautern, Mitglied der Task Force »Data Science« der Gesellschaft für Informatik e.V. sowie in Programmkomitees diverser Workshops und Konferenzen auf nationaler und internationaler Ebene vertreten (z.B. ICSSP, PROFES, SEAA und SWQD).

Weitere Informationen finden Sie hier

https://s.fhg.de/Datenqualitaet

Teilnahme

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