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課程簡介
介紹
- RapidMiner Studio 概述
- 面向 RapidMiner UI 和功能
CRISP-DM 方法 RapidMiner
- 瞭解 CRISP-DM 框架
- 在價值估計和預測中的應用
數據理解和準備
- 數據導入和探索
- 預處理和清潔技術
- 高級數據轉換方法
使用 RapidMiner 進行數據建模
- 數據建模簡介
- 機器學習演算法的選擇和應用
- 監督式學習演算法
- 無監督學習演算法
模型評估和部署
- 模型評估技術
- 模型部署策略
- 模型重新調整和優化
時間序列分析和 Forecasting
- 時間序列分析的基礎知識
- 移動平均模型的應用
- 時間序列預處理和數據聚合
高級時間序列技術
- 分解分析
- 使用時間窗的投影
- 使用特徵生成進行投影
ARIMA 建模
- 瞭解 ARIMA 模型
- 實際應用 RapidMiner
總結和後續步驟
最低要求
- 對數據分析和機器學習概念有基本的瞭解
觀眾
- 數據分析師
- Business 分析師
- 數據科學家
14 時間：
