Beschreibung
RapidMiner: Funktionsweise der Data Science-Plattform
- Datenanalyse und -verarbeitung: RapidMiner ermöglicht es Unternehmen, große Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten. Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Data Scientists und Analysten ermöglicht, komplexe Datenanalyseaufgaben zu bewältigen.
- Effizienz und Zeitersparnis: RapidMiner automatisiert viele Data Science-Aufgaben und vereinfacht den Prozess der Modellentwicklung. Dadurch können Data Scientists ihre Arbeitszeit optimieren und schneller zu aussagekräftigen Ergebnissen gelangen.
- Vorhersagemodelle und Entscheidungsfindung: Mit RapidMiner können Unternehmen Vorhersagemodelle erstellen, um zukünftige Trends und Ereignisse zu prognostizieren. Diese Modelle helfen bei der Entscheidungsfindung und können in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Produktion und Personalwesen eingesetzt werden.
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
: RapidMiner unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und Datenquellen, was es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren. Die Plattform kann auch leicht an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens angepasst werden. - Skalierbarkeit: RapidMiner kann sowohl von kleinen Unternehmen als auch von großen Organisationen eingesetzt werden. Die Plattform kann mit den wachsenden Datenanforderungen eines Unternehmens skalieren und bleibt auch bei einer steigenden Anzahl von Nutzern leistungsfähig.
- Wissensgewinn und besseres Verständnis der Kunden: Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Kunden gewinnen. Dies ermöglicht eine personalisierte Kundenansprache und eine bessere Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Zielgruppe.
- Risikomanagement:
RapidMiner kann Unternehmen dabei unterstützen, Risiken frühzeitig zu erkennen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um potenzielle Probleme zu vermeiden. Dies ist besonders in Branchen wie Finanzdienstleistungen und Versicherungen von Bedeutung.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 7 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung und Datenimport
- Einführung in Data Science und RapidMiner
- Überblick über die Benutzeroberfläche und Arbeitsumgebung von RapidMiner
- Datenimport aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken usw.)
- Dateninspektion und erste Schritte in der Datenanalyse
- Datenaufbereitung: Bereinigung von fehlenden Werten, Dubletten und Ausreißern
- Arbeiten mit verschiedenen Datenformaten und Datenquellen in RapidMiner
- Datenexploration und Transformation
- Datenexplorationstechniken: Zusammenfassung, Visualisierung und Statistik
- Fortgeschrittene Visualisierungsmethoden in RapidMiner
- Feature-Engineering: Erstellen neuer Merkmale und Transformation bestehender Merkmale
- Datentransformation: Normalisierung, Skalierung und Binning
- Arbeiten mit Zeitreihendaten und Zeitreihen-Transformationen
- Textanalyse und Verarbeitung unstrukturierter Daten in RapidMiner
- Machine Learning mit RapidMiner
- Einführung in Machine Learning und die verschiedenen Algorithmen
- Supervised Learning: Klassifikation und Modellierung mit Klassifikationsalgorithmen
- Modellbewertung und Leistungsoptimierung
- Unsupervised Learning: Cluster-Analyse und Anomalieerkennung
- Evaluierung und Vergleich verschiedener Machine Learning Modelle in RapidMiner
- Einführung in Deep Learning und neuronale Netzwerke mit RapidMiner
- Fortgeschrittene Themen und Deployment
- Ensemble-Methoden: Kombination mehrerer Modelle zur Steigerung der Vorhersagegenauigkeit
- Feature Selection: Auswählen der relevanten Merkmale für das Modell
- Einführung in das Modell-Deployment: Vorbereitung von Modellen für die Produktionsumgebung
- Automatisierung und Stapelverarbeitung in RapidMiner
- Tipps und Tricks für effizientes Arbeiten mit RapidMiner
- Abschlussprojekt: Teilnehmer arbeiten an einer praktischen Data-Science-Herausforderung und wenden RapidMiner-Funktionen an, um Lösungen zu erstellen.
Zielgruppe / Voraussetzungen
- Data Scientists : Data Scientists, die bereits über Kenntnisse in Data Science und maschinellem Lernen verfügen, können das Seminar nutzen, um RapidMiner als leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse und Modellentwicklung kennenzulernen. Es bietet ihnen die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in der Anwendung von RapidMiner zu vertiefen und neue Funktionen zu entdecken.
- Analysten und Business Intelligence-Experten: Analytiker und Experten im Bereich Business Intelligence können das Seminar nutzen, um ihre Kenntnisse in Data Science zu erweitern und zu lernen, wie sie RapidMiner zur Datenanalyse und -vorhersage einsetzen können, um bessere Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen.
- Datenmanager und IT-Profis: Datenmanager und IT-Fachleute, die für die Datenaufbereitung und -verwaltung verantwortlich sind, können von dem Seminar profitieren, da es ihnen zeigt, wie sie Daten in RapidMiner importieren, bereinigen und transformieren können, um sie für Analysen und Vorhersagemodelle vorzubereiten.
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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