Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή
- Επισκόπηση του RapidMiner Studio
- Προσανατολισμός στο περιβάλλον εργασίας και τα χαρακτηριστικά του RapidMiner
Μεθοδολογία CRISP-DM στο RapidMiner
- Κατανόηση του πλαισίου CRISP-DM
- Εφαρμογή στην εκτίμηση και προβολή τιμών
Κατανόηση και Προετοιμασία Δεδομένων
- Εισαγωγή και εξερεύνηση δεδομένων
- Τεχνικές προεπεξεργασίας και καθαρισμού
- Προηγμένες μέθοδοι μετασχηματισμού δεδομένων
Μοντελοποίηση Δεδομένων με το RapidMiner
- Εισαγωγή στη μοντελοποίηση δεδομένων
- Επιλογή και εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης
- Αλγόριθμοι επιβλεπόμενης μάθησης
- Αλγόριθμοι μη επιβλεπόμενης μάθησης
Αξιολόγηση και Ανάπτυξη Μοντέλων
- Τεχνικές αξιολόγησης μοντέλων
- Στρατηγικές ανάπτυξης μοντέλων
- Επαναπροσαρμογή και βελτιστοποίηση μοντέλων
Ανάλυση και Πρόβλεψη Χρονοσειρών
- Βασικές αρχές ανάλυσης χρονοσειρών
- Εφαρμογή μοντέλων κινητού μέσου όρου
- Προεπεξεργασία χρονοσειρών και συνάθροιση δεδομένων
Προηγμένες Τεχνικές Χρονοσειρών
- Ανάλυση αποσύνθεσης
- Προβολή με χρονικά παράθυρα
- Προβολή με δημιουργία χαρακτηριστικών
Μοντελοποίηση ARIMA
- Κατανόηση μοντέλων ARIMA
- Πρακτική εφαρμογή στο RapidMiner
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασική κατανόηση εννοιών ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης
Ακροατήριο
- Αναλυτές Δεδομένων
- Αναλυτές Επιχειρήσεων
- Επιστήμονες Δεδομένων