Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение
- Преглед на RapidMiner Studio
- Ориентация в потребителския интерфейс и функциите на RapidMiner
Методология CRISP-DM в RapidMiner
- Разбиране на рамката CRISP-DM
- Приложение при оценка и проектиране на стойности
Разбиране и подготовка на данните
- Импортиране и изследване на данни
- Техники за предварителна обработка и почистване
- Разширени методи за трансформация на данни
Моделиране на данни с RapidMiner
- Въведение в моделирането на данни
- Избор и прилагане на алгоритми за машинно обучение
- Алгоритми за контролирано обучение
- Алгоритми за неконтролирано обучение
Оценка и внедряване на модели
- Техники за оценка на модели
- Стратегии за внедряване на модели
- Пренастройване и оптимизиране на модели
Анализ и прогнозиране на времеви редове
- Основи на анализа на времеви редове
- Прилагане на модели с плъзгаща се средна стойност
- Предварителна обработка на времеви редове и агрегиране на данни
Разширени техники за времеви редове
- Декомпозиционен анализ
- Проектиране с времеви прозорци
- Проектиране с генериране на признаци
ARIMA моделиране
- Разбиране на ARIMA моделите
- Практическо приложение в RapidMiner
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на анализ на данни и концепции за машинно обучение
Аудитория
- Анализатори на данни
- Бизнес анализатори
- Специалисти по данни
14 Часа
