Kursplan

Introduksjon

  • Oversikt over RapidMiner Studio
  • Orientering til RapidMiner UI og funksjoner

CRISP-DM-metodikk i RapidMiner

  • Forstå CRISP-DM-rammeverket
  • Anvendelse i estimering og projeksjon av verdier

Dataforståelse og forberedelse

  • Dataimport og utforskning
  • Forbehandlings- og rengjøringsteknikker
  • Avanserte datatransformasjonsmetoder

Datamodellering med RapidMiner

  • Introduksjon til datamodellering
  • Valg og anvendelse av maskinlæringsalgoritmer
  • Overvåket læringsalgoritmer
  • Uovervåket læringsalgoritmer

Modellevaluering og implementering

  • Teknikker for modellevaluering
  • Strategier for modellimplementering
  • Modelljustering og optimalisering

Tidsserieanalyse og Forecasting

  • Grunnleggende om tidsserieanalyse
  • Anvendelse av glidende gjennomsnittsmodeller
  • Tidsserieforbehandling og dataaggregering

Avanserte tidsserieteknikker

  • Dekomponeringsanalyse
  • Projeksjon med tidsvinduer
  • Projisering med funksjonsgenerering

ARIMA modellering

  • Forstå ARIMA-modeller
  • Praktisk bruk i RapidMiner

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av dataanalyse og maskinlæringskonsepter

Publikum

  • Dataanalytikere
  • Business Analytikere
  • Dataforskere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories