Schița de curs

Introducere

  • Prezentare generală a RapidMiner Studio
  • Orientarea către RapidMiner UI și caracteristici

Metodologia CRISP-DM în RapidMiner

  • Înțelegerea cadrului CRISP-DM
  • Aplicarea în estimarea și proiectarea valorilor

Înțelegerea și pregătirea datelor

  • Importul și explorarea datelor
  • Tehnici de preprocesare și curățare
  • Metode avansate de transformare a datelor

Modelarea datelor cu RapidMiner

  • Introducere în modelarea datelor
  • Selectarea și aplicarea algoritmilor de învățare automată
  • Algoritmi de învățare supervizată
  • Algoritmi de învățare nesupravegheată

Evaluarea și implementarea modelelor

  • Tehnici pentru evaluarea modelelor
  • Strategii pentru implementarea modelelor
  • Realinierea și optimizarea modelelor

Analiza seriilor de timp și Forecasting

  • Elemente de bază ale analizei seriilor cronologice
  • Aplicarea modelelor de medie mobilă
  • Preprocesarea seriilor temporale și agregarea datelor

Tehnici avansate de analiză a seriilor cronologice

  • Analiza descompunerii
  • Proiecția cu ferestre de timp
  • Proiecția cu generare de caracteristici

Modelarea ARIMA

  • Înțelegerea modelelor ARIMA
  • Aplicație practică în RapidMiner

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a conceptelor de analiză a datelor și de învățare automată

Audiență

  • Analiști de date
  • Business Analiști
  • Cercetători de date
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite