Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd RapidMiner Studio
- Wprowadzenie do interfejsu użytkownika i funkcji RapidMiner
Metodologia CRISP-DM w RapidMiner
- Zrozumienie struktury CRISP-DM
- Zastosowanie w szacowaniu i prognozowaniu wartości
Zrozumienie i przygotowanie danych
- Import i eksploracja danych
- Techniki wstępnego przetwarzania i czyszczenia danych
- Zaawansowane metody transformacji danych
Modelowanie danych z RapidMiner
- Wprowadzenie do modelowania danych
- Wybór i zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego
- Algorytmy uczenia nadzorowanego
- Algorytmy uczenia bez nadzoru
Ocena i wdrażanie modeli
- Techniki oceny modeli
- Strategie wdrażania modeli
- Dostosowanie i optymalizacja modelu
Analiza szeregów czasowych i Forecasting
- Podstawy analizy szeregów czasowych
- Zastosowanie modeli średniej ruchomej
- Wstępne przetwarzanie szeregów czasowych i agregacja danych
Zaawansowane techniki szeregów czasowych
- Analiza dekompozycji
- Projekcja z oknami czasowymi
- Projekcja z generowaniem cech
Modelowanie ARIMA
- Zrozumienie modeli ARIMA
- Praktyczne zastosowanie w RapidMiner
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie analizy danych i koncepcji uczenia maszynowego
Uczestnicy
- Analitycy danych
- Analitycy Business
- Naukowcy zajmujący się danymi
14 godzin