RapidMiner: Funktionsweise der Data Science-Plattform
Seminar - GFU Cyrus AG
Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Data Science-Plattform RapidMiner effektiv einzusetzen, um ihre Datenanalyse- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Durch das Seminar sollen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten optimal zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu reduzieren, den Umsatz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das Seminar soll dazu beitragen, die Mitarbeiter im Unternehmen zu befähigen, RapidMiner erfolgreich zu nutzen und die Data-Science-Initiativen des Unternehmens voranzutreiben.
Überblick über die Benutzeroberfläche und Arbeitsumgebung von RapidMiner
Datenimport aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken usw.)
Dateninspektion und erste Schritte in der Datenanalyse
Datenaufbereitung: Bereinigung von fehlenden Werten, Dubletten und Ausreißern
Arbeiten mit verschiedenen Datenformaten und Datenquellen in RapidMiner
Datenexploration und Transformation
Datenexplorationstechniken: Zusammenfassung, Visualisierung und Statistik
Fortgeschrittene Visualisierungsmethoden in RapidMiner
Feature-Engineering: Erstellen neuer Merkmale und Transformation bestehender Merkmale
Datentransformation: Normalisierung, Skalierung und Binning
Arbeiten mit Zeitreihendaten und Zeitreihen-Transformationen
Textanalyse und Verarbeitung unstrukturierter Daten in RapidMiner
Machine Learning mit RapidMiner
Einführung in Machine Learning und die verschiedenen Algorithmen
Supervised Learning: Klassifikation und Modellierung mit Klassifikationsalgorithmen
Modellbewertung und Leistungsoptimierung
Unsupervised Learning: Cluster-Analyse und Anomalieerkennung
Evaluierung und Vergleich verschiedener Machine Learning Modelle in RapidMiner
Einführung in Deep Learning und neuronale Netzwerke mit RapidMiner
Fortgeschrittene Themen und Deployment
Ensemble-Methoden: Kombination mehrerer Modelle zur Steigerung der Vorhersagegenauigkeit
Feature Selection: Auswählen der relevanten Merkmale für das Modell
Einführung in das Modell-Deployment: Vorbereitung von Modellen für die Produktionsumgebung
Automatisierung und Stapelverarbeitung in RapidMiner
Tipps und Tricks für effizientes Arbeiten mit RapidMiner
Abschlussprojekt: Teilnehmer arbeiten an einer praktischen Data-Science-Herausforderung und wenden RapidMiner-Funktionen an, um Lösungen zu erstellen.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Data Scientists : Data Scientists, die bereits über Kenntnisse in Data Science und maschinellem Lernen verfügen, können das Seminar nutzen, um RapidMiner als leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und Modellentwicklung kennenzulernen. Es bietet ihnen die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in der Anwendung von RapidMiner zu vertiefen und neue Funktionen zu entdecken.
Analysten und Business Intelligence-Experten: Analytiker und Experten im Bereich Business Intelligence können das Seminar nutzen, um ihre Kenntnisse in Data Science zu erweitern und zu lernen, wie sie RapidMiner zur Datenanalyse und -vorhersage einsetzen können, um bessere Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen.
Datenmanager und IT-Profis: Datenmanager und IT-Fachleute, die für die Datenaufbereitung und -verwaltung verantwortlich sind, können von dem Seminar profitieren, da es ihnen zeigt, wie sie Daten in RapidMiner importieren, bereinigen und transformieren können, um sie für Analysen und Vorhersagemodelle vorzubereiten.
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