Kursplan
Introduktion
- Översikt över RapidMiner Studio
- Orientering till RapidMiner UI och funktioner
CRISP-DM-metodik i RapidMiner
- Förstå CRISP-DM-ramverket
- Tillämpning vid uppskattning och projektion av värden
Dataförståelse och förberedelse
- Dataimport och utforskning
- Förbehandlings- och rengöringstekniker
- Avancerade datatransformationsmetoder
Datamodellering med RapidMiner
- Introduktion till datamodellering
- Val och tillämpning av maskininlärningsalgoritmer
- Övervakade inlärningsalgoritmer
- Oövervakade inlärningsalgoritmer
Modellutvärdering och implementering
- Tekniker för modellutvärdering
- Strategier för modellimplementering
- Modellomställning och optimering
Tidsserieanalys och Forecasting
- Grunderna i tidsserieanalys
- Tillämpning av modeller för glidande medelvärde
- Tidsserieförbearbetning och dataaggregation
Avancerade tidsserietekniker
- Nedbrytningsanalys
- Projektion med tidsfönster
- Projektion med funktionsgenerering
ARIMA modellering
- Förstå ARIMA-modeller
- Praktisk tillämpning i RapidMiner
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för dataanalys och maskininlärningskoncept
Publik
- Dataanalytiker Business Analytiker Dataforskare
Vittnesmål (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurs - Applied AI from Scratch in Python
Håller det kort och enkelt. Skapa intuition och visuella modeller kring begreppen (beslutsträdsgraf, linjära ekvationer, beräkna y_pred manuellt för att bevisa hur modellen fungerar).
Nicolae - DB Global Technology
Kurs - Machine Learning
Machine Translated