RapidMiner를 활용한 고급 분석 기법 교육 과정

소개

• RapidMiner Studio 개요
• RapidMiner UI와 주요 기능 소개

RapidMiner에서의 CRISP-DM 방법론 적용

• CRISP-DM 프레임워크 이해하기
• 값 추정 및 예측 과정에의 적용

데이터 파악 및 전처리

• 데이터 가져오기 및 탐색
• 전처리 및 데이터 정제 기법
• 고급 데이터 변환 방법

RapidMiner를 활용한 모델 구축

• 데이터 모델링의 기초
• 머신러닝 알고리즘 선택 및 적용
• 지도 학습 알고리즘 설명
• 비지도 학습 알고리즘 소개

모델 평가 및 배포 전략

• 모델 평가 기법 설명
• 모델 배포를 위한 실용적 전략
• 모델 재조정 및 최적화 방법

시계열 분석 및 예측 기법

• 시계열 분석의 핵심 개념
• 이동평균 모델 적용 방법
• 시계열 데이터 전처리 및 집계 기법

고급 시계열 분석 기술

• 데이터 분해 분석 수행
• 시간 창을 활용한 예측 방법
• 특징 생성을 통한 예측 기법

ARIMA 모델링

• ARIMA 모델의 개념 이해
• RapidMiner에서의 실제 적용 사례

요약 및 향후 학습 방향