Eğitim Tanımı
KNIME Uygulamalı İleri Analitik Teknikler ve Makine Öğrenmesi Eğitimi
Bu eğitim, katılımcılara KNIME platformunu kullanarak veri analizinde ileri seviye teknikler ve makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamalı olarak öğretmeyi hedeflemektedir. Katılımcılar, gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık veri analizleri yapmayı, öngörüsel modeller oluşturmayı ve bu modellerin performansını değerlendirmeyi öğreneceklerdir.
Kimler Katılmalı?
Bu eğitim; iş analistleri, yöneticiler, bilgi işlem uzmanları, risk yöneticileri, müşteri ilişkileri yöneticileri, finansal analistler, proje yöneticileri, istatistikçiler ve ileri analitik teknikler ve makine öğrenmesi kavramlarına ilgi duyan bütün iş profesyonelleri içindir.
Ön Gereklilik
Bu eğitimimiz katılımcılarının Veri Bilimini temel kavramlarını bildikleri varsayılmaktadır. Yeterli bilgi sahibi olmayan katılımcılara öncelikle KNIME İle Veri Bilimine Giriş Eğitimimize katılımları önerilir.
Eğitmen
Ali Alkan
Eğitim süresi
5 Gün
Eğitim içeriği
| 1. | Key Concepts of Advanced Analytics |
| 2. | CRoss-Industry Standard Process for Data Mining | CRISP-DM |
| 3. | Machine Learning Algorithms in KNIME |
| 4. | Statistics for Advanced Analytics |
| 5. | Data Preparation & Exploration |
| 6. | Supervised Learning | Decision Trees |
| 7. | Supervised Learning | Linear & Logistic Regression |
| 8. | Supervised Learning | Neural Networks |
| 9. | Supervised Learning | Naïve Bayes |
| 10. | Supervised Learning | Ensemble Models (Random Forest etc.) |
| 11. | Supervised Learning | Model Assessment & Comparison |
| 12. | Unsupervised Learning | Association Analysis |
| 13. | Unsupervised Learning | Cluster Analysis |
| 14. | Model Deployment |
| 15. | Algorithmic Anomaly Detection |
| 16. | Discussion: Advanced Analytics & Machine Learning Applications for Business |
| 17. | Summary & Catch-up |
Çalıştığımız Markalar
