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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über RapidMiner Studio
- Orientierung über RapidMiner UI und Funktionen
CRISP-DM-Methodik in RapidMiner
- Verstehen des CRISP-DM-Rahmens
- Anwendung bei der Schätzung und Projektion von Werten
Verstehen und Aufbereiten von Daten
- Datenimport und -exploration
- Vorverarbeitungs- und Bereinigungstechniken
- Fortgeschrittene Datentransformationsmethoden
Datenmodellierung mit RapidMiner
- Einführung in die Datenmodellierung
- Auswahl und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
- Überwachte Lernalgorithmen
- Unüberwachte Lernalgorithmen
Modellevaluation und Einsatz
- Techniken zur Modellevaluation
- Strategien für den Einsatz von Modellen
- Neuausrichtung und Optimierung von Modellen
Zeitreihenanalyse und Forecasting
- Grundlagen der Zeitreihenanalyse
- Anwendung von Modellen des gleitenden Durchschnitts
- Vorverarbeitung von Zeitreihen und Datenaggregation
Fortgeschrittene Zeitreihentechniken
- Dekompositionsanalyse
- Projektion mit Zeitfenstern
- Projektion mit Merkmalsgenerierung
ARIMA-Modellierung
- Verstehen von ARIMA-Modellen
- Praktische Anwendung in RapidMiner
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Datenanalyse und des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Business Analysten
- Datenwissenschaftler
14 Stunden
