Treinamento para o RapidMiner

O RapidMiner é uma plataforma de software comercial para equipes de Machine Learning que une preparação de dados, aprendizado e implantação de modelo preditivo utlizando programação por módulos drag and drop. Facilita a aplicação de Machine Learning por usuários sem experiência em programação. Foi eleito líder das plataformas de Ciências de Dados em 2017 pelas avaliadoras Gartner e Forrester.

Somos certificados pelo RapidMiner para ministrar vários  tipos de treinamento neste programa.

PROGRAMA PARA CURSO DE INTRODUÇÃO AO RAPIDMINER

Objetivos

Este curso apresenta os fundamentos do RapidMiner e procura direcionar o conteúdo usando exemplos associados aos problemas da  própria empresa  sempre que possível. Não requer  habilidades matemáticas e explica os principais módulos usados no programa.

Audiência

Apropriado para profissionais da área de Engenharia, Administração e TI.

Pré-requisitos: Fundamentos de Machine Learning (Conceitos e Algoritmos)

Carga horária:  24  horas

introdução ao RapidMiner Studio

  • Instalação do software

  • Interface do usuário 

  • Criando e gerenciando repositórios

  • Operadores e processos 

  • Armazenando dados, processos e resultados 

 

EDA: análise exploratória de dados

  • Carregando dados 

  • Estatísticas resumidas 

  • Visualizando dados 

 

 Preparação de dados 

  • ETL (Extract, Transform, Load) 

  • Tipos de dados tipos e transformações de valores 

  • Manipulação de valores ausentes 

  • Manipulação dos atributos 

  • Filtragem 

 

Aperfeiçoando os  processos 

  • Subprocessos 

  • Building Blocks

  • Breakpoints 

 

Algoritmos de análise preditiva  

  • k-nn 

  • Naïve Bayes 

  • Regressão Linear

  • Regressão Logística

  • Árvores de decisão 

  • Support Vector Machines

  • Redes Neurais

  • Deep Learning

  • Clustering

 

 Construção do modelo e validação

  • Validação de dados e cross-validation

  • Critérios de avaliação e medidas de  desempenho  

  • Otimização e ajuste de parâmetros

  • Auto Model

 

Exercícios e exemplos

  • Análise de risco de crédito

  • Segmentação de populações

  • Detecção de fraudes 

  • Analise de sentimento

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3 Dimensões

Inteligência Artificial nas Empresas

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