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コース概要
導入
- RapidMiner Studio の概要
- RapidMiner UI と機能の説明
RapidMiner における CRISP-DM メソドロジー
- CRISP-DM フレームワークの理解
- 値の推定と予測への適用
データの理解と準備
- データのインポートと探索
- 前処理とクリーニング技術
- 高度なデータ変換方法
RapidMiner でのデータモデリング
- データモデリングの概要
- 機械学習アルゴリズムの選択と適用
- 教師あり学習アルゴリズム
- 教師なし学習アルゴリズム
モデル評価と展開
- モデル評価技術
- モデル展開戦略
- モデルの再調整と最適化
時系列分析と予測
- 時系列分析の基礎
- 移動平均モデルの適用
- 時系列前処理とデータ集約
高度な時系列技術
- 分解分析
- 時間窓を使用した予測
- 特徴量生成を使用した予測
ARIMA モデリング
- ARIMA モデルの理解
- RapidMiner における実践的な適用
まとめと次のステップ
要求
- データ分析と機械学習概念に関する基本的な理解
対象者
- データアナリスト
- ビジネスアナリスト
- データサイエンティスト
14 時間