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Programa do Curso
Introdução
- Descrição geral do RapidMiner Studio
- Orientação para a IU e as funcionalidades do RapidMiner
Metodologia CRISP-DM em RapidMiner
- Compreensão do quadro CRISP-DM
- Aplicação na estimativa e projeção de valores
Compreensão e preparação de dados
- Importação e exploração de dados
- Técnicas de pré-processamento e limpeza
- Métodos avançados de transformação de dados
Modelação de dados com RapidMiner
- Introdução à modelação de dados
- Seleção e aplicação de algoritmos de aprendizagem automática
- Algoritmos de aprendizagem supervisionada
- Algoritmos de aprendizagem não supervisionada
Avaliação e aplicação de modelos
- Técnicas de avaliação de modelos
- Estratégias para a implementação de modelos
- Realinhamento e otimização de modelos
Análise de séries temporais e Forecasting
- Fundamentos da análise de séries temporais
- Aplicação de modelos de média móvel
- Pré-processamento de séries temporais e agregação de dados
Técnicas avançadas de séries temporais
- Análise de decomposição
- Projeção com janelas temporais
- Projeção com geração de caraterísticas
Modelação ARIMA
- Compreensão dos modelos ARIMA
- Aplicação prática em RapidMiner
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de análise de dados e conceitos de aprendizagem automática
Público-alvo
- Analistas de dados
- [Analistas
- Cientistas de dados
14 Horas
