Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Prezentare generală a RapidMiner Studio
- Orientare în interfața și caracteristicile RapidMiner
Metodologia CRISP-DM în RapidMiner
- Înțelegerea cadrului CRISP-DM
- Aplicare 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 de evaluare a modelelor
- Strategii de implementare a modelelor
- Realinierea și optimizarea modelelor
Analiza și prognozarea seriilor de timp
- Fundamentele analizei seriilor de timp
- Aplicarea modelelor de medie mobilă
- Preprocesarea seriilor de timp și agregarea datelor
Tehnici avansate de analiză a seriilor de timp
- Analiza de descompunere
- Proiectare cu ferestre de timp
- Proiectare cu generarea de caracteristici
Modelarea ARIMA
- Înțelegerea modelelor ARIMA
- Aplicare practică în RapidMiner
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere de bază a conceptelor de analiză a datelor și învățare automată
Publicul țintă
- Analiști de date
- Analiști de afaceri
- Specialiști în știința datelor
14 Ore
