RapidMiner & Data Science: Advanced

Ziele

In diesem Seminar befassen sich die Teilnehmer schwerpunktmäßig mit Data Mining und Predictive Analytics mit RapidMiner Studio. Das Seminar vertieft die Inhalt von "RapidMiner & DataScience: Foundations" und zeigt den Teilnehmern auf, wie Sie ein ausgefeilteres Analysemodell erstellen und gleichzeitig ihr Wissen über die grafische Benutzeroberfläche sowie alle wichtigen Produktfunktionen vertiefen.

Zielgruppe

• Fortgeschrittene Analysten
• Data Scientists

Voraussetzungen

• Grundlegende Computerprogramm- und Mathematikkenntnisse
• RapidMiner & DataScience: Foundations

Agenda

EDA: Exploratory Data Analysis

• Mehrere Quellen
• Joins & Set Theory
• Neue Attribute verstehen

Datenaufbereitung

• Erweiterte Daten-ETL (Extract, Transform, and Load)
• Aggregation & mehrstufige Aggregation
• Pivot & De-Pivot
• Berechnete Werte
• Reguläre Ausdrücke
• Werttypen ändern
• Feature-Generierung und Feature-Engineering
• Loops
• Makros

Predictive Modeling Algorithms

• Unterstützung von Vektor-Maschinen
• Neuronale Netze
• Logistische Regression

Modellbau und -bewertung

• Erweiterte Leistungskriterien
• ROC-Plots
• Gegenüberstellung von Modellen
• Sampling
• Gewichtung
• Auswahl der Merkmale: Forward Selection
• Auswahl der Merkmale: Backward Elimination
• Validierung der Vorverarbeitung und von Vorverarbeitungsmodellen
• Optimierung & Protokollierung der Ergebnisse

Zusätzliche Workshops

• Analyse der Hauptkomponenten
• Logistische Regression
• Performance (Cost) Model Optimization