Schulungsübersicht

Einführung

  • Überblick über Weka
  • Verstehen des Data-Mining-Prozesses

Erste Schritte

  • Installieren und Konfigurieren von Weka
  • Verstehen der Weka-Benutzeroberfläche
  • Einrichten der Umgebung und des Projekts
  • Erkunden der Weka-Workbench
  • Laden und Erkunden des Datensatzes

Implementierung von Regressionsmodellen

  • Verstehen der verschiedenen Regressionsmodelle
  • Verarbeiten und Speichern von verarbeiteten Daten
  • Evaluierung eines Modells mit Kreuzvalidierung
  • Serialisierung und Visualisierung eines Entscheidungsbaummodells

Implementierung von Klassifizierungsmodellen

  • Verständnis der Merkmalsauswahl und Datenverarbeitung
  • Aufbau und Bewertung von Klassifizierungsmodellen
  • Aufbau und Visualisierung eines Entscheidungsbaummodells
  • Kodierung von Textdaten in numerischer Form
  • Durchführen von Klassifizierungen bei Textdaten

Implementierung von Clustering-Modellen

  • K-means Clustering verstehen
  • Normalisierung und Visualisierung von Daten
  • Durchführen von K-means Clustering
  • Durchführen von hierarchischem Clustering
  • Durchführen von EM-Clustering

Einsetzen eines Weka-Modells

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse von Data-Mining-Verfahren und -Techniken

Publikum

  • Datenanalysten
  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (7)

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