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Course Outline
소개
- RapidMiner 스튜디오 개요
- RapidMiner UI 및 기능에 대한 방향성
RapidMiner의 CRISP-DM 방법론
- CRISP-DM 프레임워크 이해
- 가치의 추정 및 투영에 대한 응용
데이터 이해 및 준비
- 데이터 가져오기 및 탐색
- 전처리 및 세척 기술
- 고급 데이터 변환 방법
RapidMiner을 사용한 데이터 모델링
- 데이터 모델링 소개
- 머신러닝 알고리즘의 선택과 적용
- 지도 학습 알고리즘
- 비지도 학습 알고리즘
모델 평가 및 배포
- 모델 평가를 위한 기술
- 모델 배포를 위한 전략
- 모델 재정렬 및 최적화
시계열 분석 및 Forecasting
- 시계열 분석의 기본
- 이동평균 모델의 적용
- 시계열 전처리 및 데이터 집계
고급 시계열 기술
- 분해 분석
- 시간 창을 사용한 투영
- 특징 생성을 통한 투영
ARIMA 모델링
- ARIMA 모델 이해
- RapidMiner에서의 실제적 응용
요약 및 다음 단계
Requirements
- 데이터 분석 및 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
청중
- 데이터 분석가
- Business 분석가
- 데이터 과학자
14 Hours
