Course Code

rapidminer

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

An understanding of data science concepts

Overview

RapidMiner - це програмне забезпечення для відкритих джерел даних для швидкого прототипування та розробки додатків. Він включає інтегроване середовище для підготовки даних, машинного навчання, глибокого навчання, видобутку тексту та прогнозної аналітики.

У цьому тренінгу під керівництвом інструкторів учасники дізнаються, як використовувати Studio RapidMiner для підготовки даних, машинного навчання та розгортання моделі прогнозування.

Після закінчення цього тренінгу учасники зможуть:

Встановіть і налаштуйте RapidMiner
Підготуйте та візуалізуйте дані за допомогою програми RapidMiner
Обґрунтуйте моделі машинного навчання
Дані Mashup та створення прогнозних моделей
Операціоналізувати прогностичну аналітику в бізнес-процесі
Усунення несправностей та оптимізація RapidMiner

Аудиторія

Дані вчених
Інженери
Розробники

Формат курсу

Частина лекції, частина дискусії, вправи та важкі практичні практики

Примітка

Щоб подати заявку на індивідуальне навчання для цього курсу, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб домовитись.

Machine Translated

Course Outline

Introduction

Installing and Configuring RapidMiner

Overview of RapidMiner Studio Interface and Mechanics

Recap of the Analytical Cycle

Overview of Repository

Importing Data

Preparing Data

Modeling

Validation

Using Macros

Using Global Search

Buidling More Sophisticated Predictive Models

Evaluating Model Quality

Troubleshooting and Optimization

Summary and Conclusion

Testimonials

★★★★★

REF матеріал для використання пізніше було дуже добре.

PAUL BEALES- Seagate Technology.

Course:Applied Machine Learning

Machine Translated

Що вам найбільше подобається тренінг?: Дав мені хорошу практику з використанням R для створення систем машинного навчання для реальних ситуацій. Я можу використовувати це в моїй роботі відразу. Це був чудовий курс. Один з кращих у мене було.

Matthew Thomas - British Telecom

Course:Applied Machine Learning

Machine Translated

Це було дуже інтерактивним і більш розслабленим і неформальним, ніж очікувалося. Ми розглянули багато тем в той час, і тренер завжди сприйнятливі говорити більш докладно або в цілому про теми і як вони були пов'язані. Я відчуваю, що навчання дав мені інструменти, щоб продовжити навчання на відміну від його час одного сеансу, де навчання зупиняється, як тільки ви закінчили, що дуже важливо з огляду на масштаби і складність теми.

Jonathan Blease

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

Тренер був настільки добре обізнаний і включив області я був зацікавлений.

Mohamed Salama

Course:Data Mining & Machine Learning with R

Machine Translated

Вправи

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

лабораторні вправи

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Форма ноутбука Jupyter, в якій доступний навчальний матеріал

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Було багато вправ та цікавих тем.

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

деякі великі лабораторні вправи, проаналізовані та пояснені тренером глибоко (наприклад, коваріанти в лінійній регресії, відповідні реальній функції)

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Це просто здорово, що весь матеріал, включаючи вправи, знаходиться на тій же сторінці, а потім його оновлюється на льоту. Рішення виявляється в кінці. Круто! Крім того, я вдячний, що Кшиштоф доклав додаткових зусиль, щоб зрозуміти наші проблеми і запропонував нам можливі методи.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Він демонструє багато методів з попередньо підготовленими сценаріями - дуже добре підготовлені матеріали і легко відстежується

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

Machine Translated

Мені подобається, що навчання було зосереджено на прикладах і кодуванні. Я думав, що неможливо скласти стільки вмісту на три дні навчання, але я помилявся. Навчання охоплювало багато тем, і все робилося дуже детально (особливо налаштування параметрів моделі - я не очікував, що буде час для цього, і я був дуже здивований).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

Machine Translated

Ефективна теорія/практика чергування!

CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

Поступове представлення та застосування методів

Aurélien Briffaz - CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

Доступність і адаптивність, відповіді на питання