Exploratives Data Mining und Hochdimensionale Datenmodellierung mit RapidMiner

Classroom Schulung | deutsch | Anspruch

Schulungsdauer: 2 Tage

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie Basics der explorativen Datenanalyse mit der Data Mining Software RapidMiner kennen.

Zielgruppe

  • Administratoren
  • Analysten
  • Anwender
  • Entwickler

Voraussetzungen

Grundlagenkenntnisse in Data Mining und Mathematik

Agenda

Einführung

Techniken der Visualisierung

  • Visualisierungen
    • niedrigdimensional
    • hochdimensional
  • Boxplots
  • Histogramme
  • Self-Organizing Maps (SOM)
  • Statistischer Kenngrößen berechnen
  • Korrelationen
  • Korrelationsanalyse
  • Korrelationsmatrizen 
  • Visualisierung von Verteilungen
  • Differenzierung zwischen Verteilungen unterschiedlicher Klassen

Grundlagen verständlicher Modellierungsverfahren

  • Naive Bayes
  • Entscheidungsbäume
  • Lineare Regression

Modellvalidierung

  • Einführung Performanzkriterien
  • Kreuzvalidierung
  • Bootstrapping

 

Ziele

In diesem Kurs lernen Sie Basics der explorativen Datenanalyse mit der Data Mining Software RapidMiner kennen.

Zielgruppe

  • Administratoren
  • Analysten
  • Anwender
  • Entwickler

Voraussetzungen

Grundlagenkenntnisse in Data Mining und Mathematik

Agenda

Einführung

Techniken der Visualisierung

  • Visualisierungen
    • niedrigdimensional
    • hochdimensional
  • Boxplots
  • Histogramme
  • Self-Organizing Maps (SOM)
  • Statistischer Kenngrößen berechnen
  • Korrelationen
  • Korrelationsanalyse
  • Korrelationsmatrizen 
  • Visualisierung von Verteilungen
  • Differenzierung zwischen Verteilungen unterschiedlicher Klassen

Grundlagen verständlicher Modellierungsverfahren

  • Naive Bayes
  • Entscheidungsbäume
  • Lineare Regression

Modellvalidierung

  • Einführung Performanzkriterien
  • Kreuzvalidierung
  • Bootstrapping

 

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