West Toronto - Etobicoke

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Etobicoke is a prestigious area located on the western fringe of Toronto, and is the cushion between Toronto and Mississau...

Toronto - Toronto Street

36 Toronto Street, Toronto, Canada, M5C 2C5

Steps away from Toronto's prestigious financial core. Fast link to Pearson International Airport - less than 30 m...

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Advanced Analytics with RapidMiner

 14 heures
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs et utiliser des outils analytiques pour les prévisions de séries temporelles. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
    Apprendre à appliquer la méthodologie CRISP-DM, sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et améliorer la construction et la performance des modèles. Utiliser RapidMiner pour estimer et projeter des valeurs, et utiliser des outils analytiques pour la prévision de séries temporelles.
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RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

 14 heures
RapidMiner est une plateforme logicielle de science des données open source pour le prototypage et le développement rapides d'applications. Il comprend un environnement intégré pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'exploration de texte et l'analyse prédictive. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser RapidMiner Studio pour la préparation des données, l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles prédictifs. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
  • Installer et configurer RapidMiner
  • Préparer et visualiser des données avec RapidMiner
  • Valider les modèles d'apprentissage machine
  • Mashup des données et créer des modèles prédictifs
  • Opérationnaliser l'analyse prédictive dans un processus métier
  • Dépanner et optimiser RapidMiner
Public
  • Scientifiques de données
  • Ingénieurs
  • Développeurs
Format du cours
  • Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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