Курс за обучение по Advanced Analytics with RapidMiner

Въведение

• Преглед на RapidMiner Studio
• Ориентация към RapidMiner потребителски интерфейс и функции

Методология на CRISP-DM в RapidMiner

• Разбиране на CRISP-DM рамката
• Приложение при оценка и проектиране на стойности

Разбиране и подготовка на данни

• Импортиране и изследване на данни
• Техники за предварителна обработка и почистване
• Разширени методи за трансформация на данни

Моделиране на данни с RapidMiner

• Въведение в моделирането на данни
• Избор и приложение на алгоритми за машинно обучение
• Алгоритми за контролирано обучение
• Алгоритми за обучение без надзор

Оценка и внедряване на модела

• Техники за оценка на модела
• Стратегии за внедряване на модела
• Пренастройване и оптимизиране на модела

Анализ на времеви редове и Forecasting

• Основи на анализа на времеви редове
• Приложение на модели с пълзяща средна
• Предварителна обработка на времеви редове и агрегиране на данни

Разширени техники за времеви редове

• Анализ на разлагането
• Проекция с времеви прозорци
• Проекция с генериране на характеристики

ARIMA Моделиране

• Разбиране на моделите ARIMA
• Практическо приложение в RapidMiner

Обобщение и следващи стъпки