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Schulungsübersicht
Einführung
- Übersicht über RapidMiner Studio
- Orientierung in der RapidMiner-Benutzeroberfläche und deren Funktionen
CRISP-DM-Methodik in RapidMiner
- Verständnis des CRISP-DM-Frameworks
- Anwendung zur Schätzung und Projektion von Werten
Datenverständnis und -vorbereitung
- Dateneinführung und Exploration
- Vorverarbeitung und Bereinigungstechniken
- Fortgeschrittene Datentransformationsmethoden
Datenmodellierung mit RapidMiner
- Einführung in die Datenmodellierung
- Auswahl und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
- Überwachte Lernalgorithmen
- Unüberwachte Lernalgorithmen
Bewertung und Bereitstellung von Modellen
- Techniken zur Modellbewertung
- Strategien zur Modellbereitstellung
- Anpassung und Optimierung des Modells
Zeitreihenanalyse und Prognose
- Grundlagen der Zeitreihenanalyse
- Anwendung von gleitenden Durchschnittsmodellen
- Vorverarbeitung von Zeitreihendaten und Datenaggregation
Fortschrittliche Zeitreihentechniken
- Zerlegungsanalysen
- Projektionen mit Zeitfenstern
- Projektionen mittels Merkmalsgenerierung
ARIMA-Modellierung
- Verständnis von ARIMA-Modellen
- Praktische Anwendung in RapidMiner
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Datenanalyse- und Maschinelles-Lernen-Konzepten
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Business Analysten
- Data Scientists
14 Stunden