Návrh Školení

Úvod

    Přehled RapidMiner Orientace studia na RapidMiner UI a funkce

Metodika CRISP-DM v RapidMiner

    Pochopení rámce CRISP-DM Aplikace v odhadu a projekci hodnot

Pochopení a příprava dat

    Import a průzkum dat Techniky předběžného zpracování a čištění Pokročilé metody transformace dat

Modelování dat pomocí RapidMiner

    Úvod do datového modelování Výběr a aplikace algoritmů strojového učení Algoritmy učení pod dohledem Algoritmy učení bez dozoru

Hodnocení a nasazení modelu

    Techniky pro vyhodnocení modelu Strategie pro nasazení modelu Přesun a optimalizace modelu

Analýza časových řad a Forecasting

    Základy analýzy časových řad Aplikace modelů klouzavých průměrů Předzpracování časových řad a agregace dat

Pokročilé techniky časových řad

    Analýza rozkladu Projekce s časovými okny Projekce s generováním prvků

Modelování ARIMA

    Pochopení modelů ARIMA Praktická aplikace v RapidMiner

Shrnutí a další kroky

Požadavky

    Základní pochopení datové analýzy a konceptů strojového učení

Publikum

    Data Analysts Business Analysts Data Scientists
 14 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Reference (4)

Související kurzy

Související kategorie