
현지 강사 주도 라이브 RapidMiner 교육 과정은 데이터 준비, 기계 학습 및 예측 모델 배포에 RapidMiner Studio를 사용하는 방법에 대한 대화 형 실무 연습을 통해 실증적으로 보여줍니다. RapidMiner 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다. 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다. 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 . 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. NobleProg - 지역 교육 제공자
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회원 평가
그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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트레이너는 매우 지식이 많았고 내가 관심이있는 영역을 포함했습니다.
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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모두 좋아해. 李 蒙 -
蒙 李
Course: Machine Learning Fundamentals with Python
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강사와의 커뮤니케이션 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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좋아해. li
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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나는 진정으로 운동을 좋아했다
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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실험실 연습
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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교육 자료가있는 주피터 (Jupyter) 노트북 양식
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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많은 연습 문제와 흥미로운 주제가있었습니다.
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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트레이너가 깊이 분석 한 몇 가지 훌륭한 실험실 연습 (예 : 선형 회귀의 공변량, 실제 함수와 일치)
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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연습을 포함한 모든 자료가 동일한 페이지에 있고 그 다음 즉시 업데이트됩니다. 해결책은 결국 밝혀졌습니다. 시원한! 또한 크 르지 스 토프 (Krzysztof)가 우리의 문제를 이해하기 위해 많은 노력을 기울 였고 가능한 기술을 제안했음을 감사드립니다.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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사전 준비된 스크립트로 많은 방법을 보여줍니다. 매우 정교하게 준비된 자료 및 역 추적하기 쉽습니다.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Machine Learning – Data science
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그 훈련은 예제와 코딩에 초점을 맞추 었습니다. 3 일간의 교육에 많은 콘텐츠를 담을 수는 없다고 생각했지만 잘못되었습니다. 교육은 많은 주제를 다루었으며 모든 것이 매우 세부적인 방식으로 수행되었습니다 (특히 모델 매개 변수 튜닝 - 시간이있을 것으로 기대하지 않았고 매우 놀랐습니다).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Machine Learning – Data science
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교대 이론 / 연습 효과적!
CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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프로그레시브 프리젠 테이션 및 방법 적용
Aurélien Briffaz - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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가용성 및 적응성, 질문에 대한 답변
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Course: Introduction to Machine Learning with MATLAB
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토론 된 문제, 수행 된 운동 (예), 훈련 분위기, 트레이너와의 접촉, 위치.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Course: Octave not only for programmers
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다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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강사는 주제 분야의 전문가였으며 응용 이론이 우수한 관련 이론
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course: Applied AI from Scratch in Python
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Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Course: Machine Learning – Data science
다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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RapidMiner코스 개요
강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 데이터 준비, 기계 학습 및 예측 모델 배포에 RapidMiner Studio를 사용하는 방법을 배우게됩니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- RapidMiner 설치 및 구성
- RapidMiner 데이터 준비 및 시각화
- 기계 학습 모델 검증
- 매쉬업 데이터 및 예측 모델 작성
- 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석 운영
- RapidMiner 문제 해결 및 최적화
청중
- 데이터 과학자
- 엔지니어
- 개발자
코스 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.


























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