RapidMiner Aufbau

• Einführung in RapidMiner Aufbau: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten von RapidMiner Aufbau vertraut, einschließlich seiner Rolle in Data Science und maschinellem Lernen.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System alle Anforderungen für die Installation und den Betrieb von RapidMiner erfüllt, einschließlich der notwendigen Software-Abhängigkeiten und Hardware-Spezifikationen.
• Installation: Laden Sie die RapidMiner Software herunter und installieren Sie sie auf Ihrem System, indem Sie die mitgelieferten Installationsanweisungen befolgen.
• Konfiguration: Konfigurieren Sie die Einstellungen von RapidMiner basierend auf den Anforderungen Ihrer Organisation, einschließlich Datenbankverbindungen, Benutzerberechtigungen und Netzwerkkonfigurationen.
• Benutzerverwaltung: Richten Sie Benutzerkonten, Rollen und Berechtigungen ein, um den Zugriff auf verschiedene Funktionen und Arbeitsabläufe in RapidMiner zu verwalten.
• Datenimport und -aufbereitung: Lernen Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. CSV, Datenbanken, Webservices) importieren und eine Datenbereinigung und -transformation durchführen, um sicherzustellen, dass die Daten für die Analyse bereit sind.
• Datenexploration: Erforschen Sie Ihre Daten mit RapidMiners Visualisierungswerkzeugen, zusammenfassenden Statistiken und Datentransformationsfunktionen, um deren Struktur und Beziehungen zu verstehen.
• Modell-Erstellung: Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen durch Anwendung von Algorithmen in RapidMiner, wie Klassifizierung, Regression und Clustering, basierend auf dem vorliegenden Datensatz.
• Modellauswertung und Optimierung: Bewerten Sie die Leistung Ihrer Modelle unter Verwendung von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score. Optimieren Sie Modelle, indem Sie Parameter anpassen und Kreuzvalidierung verwenden.
• Automatisierung und Arbeitsabläufe: Automatisieren Sie Aufgaben und erstellen Sie komplexe Workflows in RapidMiner, indem Sie Prozesse miteinander verketten und so wiederholte Analysen mit minimalen manuellen Eingriffen ermöglichen.
• Fortgeschrittene Techniken: Tauchen Sie tiefer in fortgeschrittene Data Mining und maschinelle Lerntechniken ein, einschließlich Ensemble-Methoden, Modellauswahl und Algorithmen zur Feinabstimmung.
• Exportieren und Bereitstellen von Modellen: Exportieren Sie Modelle für die Verwendung in Produktionsumgebungen und stellen Sie sie für Datenanalysen und Vorhersagen in Echtzeit bereit.
• Integration mit externen Systemen: Verbinden Sie RapidMiner mit externen Plattformen wie Cloud Services, APIs und Anwendungen von Drittanbietern für nahtlosen Datenaustausch und Prozessautomatisierung.
• Überwachung und Wartung: Überwachen Sie regelmäßig die Leistung Ihrer Modelle und Arbeitsabläufe, um sicherzustellen, dass sie genau und effizient bleiben. Führen Sie bei Bedarf Wartungsaufgaben durch.
• Schulung und Unterstützung: Nehmen Sie an Schulungen teil und nutzen Sie verfügbare Support-Ressourcen, wie z.B. Dokumentation und Community-Foren, um Ihre Fähigkeiten bei der Nutzung von RapidMiner weiter zu verbessern.
• Sicherheitsmanagement: Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen wie Benutzerauthentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung, um sensible Informationen in RapidMiner zu schützen.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Leistung Ihrer Modelle und Workflows, indem Sie die Ressourcennutzung, Abfrageausführung und Verarbeitungszeiten optimieren.
• Upgrades und Updates: Bleiben Sie mit den neuesten RapidMiner Updates, Releases und Patches auf dem Laufenden und aktualisieren Sie die Software regelmäßig, um den Zugang zu neuen Funktionen und verbesserter Leistung zu gewährleisten.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für RapidMiner Aufbau behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

EDA: Explorative Datenanalyse

• Mehrere Quellen
• Verknüpfungen & Mengenlehre
• Verstehen neuer Attribute

Datenaufbereitung

• Erweiterte Daten ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden)
• Aggregation & mehrstufige Aggregation
• Pivot & De-Pivot
• Berechnete Werte
• Reguläre Ausdrücke
• Werttypen ändern
• Feature-Generierung und Feature-Engineering
• Schleifen
• Makros

Modellbildung und -bewertung

• Erweiterte Leistungskriterien
• ROC-Diagramme
• Vergleich von Modellen
• Stichprobenziehung
• Gewichtung
• Auswahl von Merkmalen: Vorauswahl
• Auswahl von Merkmalen: Rückwärts-Elimination
• Validierung von Vorverarbeitungs- und Vorverarbeitungsmodellen
• Optimierung & Protokollierung der Ergebnisse

Prädiktive Modellierungsalgorithmen

• Unterstützung von Vektormaschinen
• Neuronale Netze
• Logistische Regression

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://marketplace.rapidminer.com/UpdateServer/faces/product_details.xhtml?productId=rapidminer-studio-6

Das RapidMiner Aufbau Training ist ideal für die folgenden Personen:

Datenwissenschaftler und Analysten: Fachleute, die ihr Verständnis für fortgeschrittene Datenanalysetechniken, Algorithmen des maschinellen Lernens und Datenaufbereitung mit RapidMiner vertiefen wollen.

Business Intelligence Fachleute: Personen, die für die Analyse von Geschäftsdaten verantwortlich sind und umsetzbare Erkenntnisse durch Vorhersagemodelle und Analysen generieren.

Ingenieure für maschinelles Lernen: Personen, die an der Entwicklung, Optimierung und dem Einsatz von Machine Learning Modellen in einer Produktionsumgebung mit RapidMiner arbeiten.

Daten-Ingenieure: Fachleute, die sich auf die Vorbereitung und Verwaltung großer Datensätze konzentrieren und sicherstellen, dass die Daten für die Analyse und Modellierung in RapidMiner bereit sind.

IT-Fachleute und Systemadministratoren: Diejenigen, die die Installation, den Benutzerzugang und die Integration von RapidMiner mit externen Systemen innerhalb ihrer Organisation konfigurieren und verwalten müssen.

Geschäftliche Entscheidungsträger: Manager und Führungskräfte, die die Fähigkeiten von RapidMiner verstehen wollen, um fundierte Entscheidungen auf der Basis von Datenanalyse und prädiktiver Modellierung zu treffen.

Forscher und Akademiker: Personen, die in Forschungsprojekte involviert sind, die fortgeschrittene Analysen und maschinelle Lerntechniken für die Verarbeitung und Interpretation großer Datensätze erfordern.

Interessierte, die Data Science lernen möchten: Personen, die praktische Erfahrungen mit Data Mining, maschinellem Lernen und Analytik in einer praktischen, benutzerfreundlichen Plattform wie RapidMiner sammeln möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundkenntnisse in Datenanalyse und Statistik: Ein grundlegendes Verständnis von statistischen Konzepten und Methoden, wie z.B. Mittelwerte, Varianzen, Korrelationen und Regressionsanalysen, ist hilfreich, um die fortgeschrittenen Analysen und Modelle in RapidMiner zu verstehen.

Erfahrung mit grundlegenden Datenverarbeitungsprozessen: Teilnehmer sollten bereits Erfahrung mit Datenimport, -bereinigung und -transformation haben, um komplexere Techniken im RapidMiner Aufbau Training erfolgreich anzuwenden.

Kenntnisse in der Verwendung von RapidMiner (Einsteigerlevel): Grundlegende Erfahrungen mit der Benutzeroberfläche und den Funktionen von RapidMiner sind erforderlich. Es wird empfohlen, das RapidMiner Grundlagen Training oder entsprechende Vorkenntnisse zu haben.

Vertrautheit mit maschinellem Lernen und Algorithmen: Ein gewisses Wissen über maschinelles Lernen, einschließlich der grundlegenden Algorithmen wie Klassifikation, Regression und Clustering, ist von Vorteil, um die fortgeschrittenen Konzepte und Techniken in diesem Training zu verstehen.

Computergrundkenntnisse und Softwareinstallation: Die Fähigkeit, Software zu installieren und grundlegende Computeranwendungen zu bedienen, ist erforderlich. Kenntnisse in der Verwendung von RapidMiner auf verschiedenen Betriebssystemen (Windows, macOS, Linux) können von Vorteil sein.

Verständnis von Datenbanken und Datenquellen: Ein Grundverständnis von Datenbanken und verschiedenen Datenformaten (z.B. CSV, Excel, SQL-Datenbanken) wird benötigt, um Daten effektiv in RapidMiner zu integrieren.

Programmierkenntnisse: Obwohl keine tiefgehenden Programmierkenntnisse erforderlich sind, kann es hilfreich sein, einige Grundkenntnisse in einer Programmiersprache wie Python oder R zu haben, insbesondere wenn benutzerdefinierte Skripte oder erweiterte Modelle erforderlich sind.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich von RapidMiner, die Sie durch die Teilnahme an einem entsprechenden Seminar oder Trainingsprogramm erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

RapidMiner Certified Data Science Practitioner
RapidMiner Certified Machine Learning Specialist
RapidMiner Certified Expert

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte der Nutzung von RapidMiner für Data Science und maschinelles Lernen ab, wie z.B. Datenvorverarbeitung, Modellerstellung, Evaluation und Einsatz.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen bestehen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen hängen von der jeweiligen Zertifizierung ab. Es ist daher wichtig, sich im Voraus über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der RapidMiner Aufbau investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Basis".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
• Rabatt - wir haben attraktive Preise, profitieren Sie zustätzlich von unseren Rabatten
• Remotelabs - Mieten Sie unsere Remotelabs für eigene Seminare oder als Ergänzung zu Ihren Firmenseminaren