RapidMinerを使用した高度な分析技術のトレーニングコース

はじめに

• RapidMiner Studioの概要
  
• RapidMinerのUIおよび機能について理解する

RapidMinerにおけるCRISP-DM手法の適用

• CRISP-DMフレームワークの解説
  
• 数値推定・予測への応用例

データ理解と準備

• データのインポートおよび探索手法
  
• 前処理やクリーニング技術の実践
  
• 高度なデータ変換手法について学ぶ

RapidMinerによるモデル構築

• データモデリング入門
  
• 適切な機械学習アルゴリズムの選定と適用方法
  
• 教師あり学習アルゴリズムの活用
  
• 教師なし学習アルゴリズムの活用

モデルの評価と展開

• モデル評価手法の解説
  
• 実際的なモデル展開戦略について理解する
  
• モデルの再調整および最適化技術

時系列分析と予測

• 時系列分析の基礎知識
  
• 移動平均モデルの実際的な使用法
  
• 時系列データの前処理や集計方法

高度な時系列技術

• 分解分析の手法
  
• 時間窓を活用した予測手順
  
• 特徴生成による将来値の予測法

ARIMAモデルの構築

• ARIMAモデルに関する基礎知識
  
• RapidMinerでの具体的な実装例について解説

まとめおよび次のステップ