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.
План на курса
Въведение
- Преглед на RapidMiner Studio
- Ориентация към RapidMiner потребителски интерфейс и функции
Методология на CRISP-DM в RapidMiner
- Разбиране на CRISP-DM рамката
- Приложение при оценка и проектиране на стойности
Разбиране и подготовка на данни
- 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 приложение на алгоритми за машинно обучение
- Алгоритми за контролирано обучение
- Алгоритми за обучение без надзор
Оценка и внедряване на модела
- Техники за оценка на модела
- Стратегии за внедряване на модела
- Пренастройване и оптимизиране на модела
Анализ на времеви редове и Forecasting
- Основи на анализа на времеви редове
- Приложение на модели с пълзяща средна
- Предварителна обработка на времеви редове и агрегиране на данни
Разширени техники за времеви редове
- Анализ на разлагането
- Проекция с времеви прозорци
- Проекция с генериране на характеристики
ARIMA Моделиране
- Разбиране на моделите ARIMA
- Практическо приложение в RapidMiner
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за анализ на данни и машинно обучение
Публика
- Анализатори на данни
- Business Анализатори
- Учени по данни
14 часа
