Kursplan
Introduksjon
- Oversikt over RapidMiner Studio Orientering til RapidMiner UI og funksjoner
CRISP-DM-metodikk i RapidMiner
- Forstå CRISP-DM rammeverk Anvendelse i estimering og projeksjon av verdier
Dataforståelse og forberedelse
- Dataimport og utforskning Forbehandlings- og renseteknikker Avanserte metoder for datatransformasjon
Datamodellering med RapidMiner
- Introduksjon til datamodellering Valg og anvendelse av maskinlæringsalgoritmer Overvåkede læringsalgoritmer Uovervåket læringsalgoritmer
Modellevaluering og implementering
- Teknikker for modellevaluering Strategier for modellimplementering Modellrejustering og -optimalisering
Tidsserieanalyse og Forecasting
- Grunnleggende om tidsserieanalyse Anvendelse av glidende gjennomsnittsmodeller Tidsserieforbehandling og dataaggregering
Avanserte tidsserieteknikker
- Dekomponeringsanalyse Projeksjon med tidsvinduer Projeksjon med funksjonsgenerering
ARIMA modellering
- Forstå ARIMA-modeller Praktisk anvendelse i RapidMiner
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av dataanalyse og maskinlæringskonsepter
Publikum
- Dataanalytikere Business Analytikere Dataforskere
Testimonials (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
Gjør det kort og enkelt. Lage intuisjon og visuelle modeller rundt konseptene (beslutningstregraf, lineære ligninger, beregne y_pred manuelt for å bevise hvordan modellen fungerer).
Nicolae - DB Global Technology
Kurs - Machine Learning
Machine Translated