RapidMiner: Funktionsweise der Data Science-Plattform

Seminarziel

Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Data Science-Plattform RapidMiner effektiv einzusetzen, um ihre Datenanalyse- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Durch das Seminar sollen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten optimal zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu reduzieren, den Umsatz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das Seminar soll dazu beitragen, die Mitarbeiter im Unternehmen zu befähigen, RapidMiner erfolgreich zu nutzen und die Data-Science-Initiativen des Unternehmens voranzutreiben.

Inhalt

• 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.