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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über RapidMiner Studio
- Orientierung über RapidMiner UI und Funktionen
CRISP-DM-Methodik in RapidMiner
- Verständnis des CRISP-DM-Rahmens
- Anwendung bei der Schätzung und Projektion von Werten
Datenverständnis und -aufbereitung
- Datenimport und -exploration
- Vorverarbeitungs- und Bereinigungstechniken
- Fortgeschrittene Datentransformationsmethoden
Datenmodellierung mit RapidMiner
- Einführung in die Datenmodellierung
- Auswahl und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
- Algorithmen des überwachten Lernens
- Unüberwachte Lernalgorithmen
Modellbewertung und -einführung
- Techniken für die Modellbewertung
- Strategien für den Einsatz von Modellen
- Neuausrichtung und Optimierung von Modellen
Zeitreihenanalyse und Forecasting
- Grundlagen der Zeitreihenanalyse
- Anwendung von Modellen des gleitenden Durchschnitts
- Vorverarbeitung von Zeitreihen und Datenaggregation
Fortgeschrittene Zeitreihen-Techniken
- Dekompositionsanalyse
- Projektion mit Zeitfenstern
- Projektion mit Merkmalsgenerierung
ARIMA-Modellierung
- Verstehen von ARIMA-Modellen
- Praktische Anwendung in RapidMiner
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
-
Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Datenanalyse und des maschinellen Lernens
Publikum
-
Daten-Analysten
Business Analytiker
Datenwissenschaftler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
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