Schulungsübersicht

Einführung

  • Überblick über Weka
  • Verstehen des Data-Mining-Prozesses

Erste Schritte

  • Installieren und Konfigurieren von Weka
  • Verstehen der Weka-Benutzeroberfläche
  • Einrichten der Umgebung und des Projekts
  • Erkunden der Weka-Workbench
  • Laden und Untersuchen des Datensatzes

Implementieren von Regressionsmodellen

  • Verstehen der verschiedenen Regressionsmodelle
  • Verarbeiten und Speichern der verarbeiteten Daten
  • Evaluierung eines Modells mit Kreuzvalidierung
  • Serialisieren und Visualisieren eines Entscheidungsbaummodells

Implementieren von Klassifizierungsmodellen

  • Verstehen der Merkmalsauswahl und Datenverarbeitung
  • Erstellen und Auswerten von Klassifikationsmodellen
  • Aufbau und Visualisierung eines Entscheidungsbaummodells
  • Kodierung von Textdaten in numerischer Form
  • Durchführen von Klassifizierungen auf Textdaten

Implementierung von Clustering-Modellen

  • Verstehen von K-means Clustering
  • Normalisierung und Visualisierung von Daten
  • Durchführen von K-means Clustering
  • Durchführen von hierarchischem Clustering
  • Durchführen von EM-Clustering

Bereitstellen eines Weka-Modells

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über Data-Mining-Verfahren und -Techniken

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (5)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien