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証明書
コース概要
はじめに
KNIMEの基本的な使い方
- KNIMEとは何か
- KNIMEによる分析手法
- KNIMEサーバーの概要
機械学習について
- 計算論的学習理論の基礎
- 経験に基づくコンピュータアルゴリズムの仕組み
開発環境の準備方法
- KNIMEのインストールおよび設定手順
KNIMEのノード機能について
- 各種ノードの追加方法
- データのアクセスおよび読み込み方法
- データの結合・分割・フィルタリング手法
- データのグループ化やピボット操作
- データクレンジング技術
モデリング手法について
- ワークフローの作成方法
- データのインポート手順
- データの前処理手法
- データ可視化のテクニック
- 決定木モデルの構築方法
- 回帰モデルを扱うための基礎知識
- データ予測処理の実施手順
- 複数データセット間の比較・照合手法
学習アルゴリズムに関する内容
- ランダムフォレスト方式を活用した処理方法
- 多項式回帰の適用技術
- データにカテゴリー情報を割り当てる手法
- モデルの評価方法について
まとめおよび結論
要求
- Pythonに関する実務経験があること
- Rに関する知識があること
対象者
- データサイエンティストの方々
14 時間
お客様の声 (3)
QGISと、土地測量士などの他の様々な専門家が使用できるツールについて学ぶ
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
オープン衛星データをリアルなアプリケーションで活用する方法
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
コース - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
機械翻訳
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳