Kurs in fortgeschrittenem Data Mining mit Weka

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Kurs in fortgeschrittenem Data Mining mit Weka

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Erweitern Sie Ihr Repertoire an Data Mining-Szenarien und -Techniken

Dieser Kurs bringt Sie auf die Ebene der Fähigkeiten im Data Mining, gefolgt von Data Mining mit Weka und More Data Mining mit Weka, indem Sie zeigen, wie Sie beliebte Pakete verwenden, die die Funktionalität von Weka erweitern. Sie erfahren etwas über das Vorhersagen von Zeitreihen und Mining-Datenströmen. Sie verbinden das beliebte R-Statistikpaket und erfahren, wie Sie die umfangreichen Visualisierungs- und Vorverarbeitungsfunktionen von Weka nutzen können. Sie werden Weka in Python schreiben - alles aus der freundlichen Weka-Oberfläche heraus. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Data Mining-Jobs mithilfe von Apache SPARK auf mehrere Computer verteilen.

Welche Themen werden Sie behandeln?

  • Zeitreihenanalyse
  • Datenstrom-Mining
  • Inkrementelle Klassifikatoren
  • Entwickelnde Datenströme
  • Support-Vektor-Maschinen
  • Zugreifen auf Data Mining in R
  • Verteiltes Data Mining
  • Map-Reduce-Framework
  • Data Mining in Python und Groovy scripten
  • Anwendungen * Bodenanalyse * Sentimentanalyse * Bioinformatik * MRI Neuroimaging * Bildklassifizierung

Was wirst du erreichen?

Am Ende des Kurses können Sie ...

  • Diskutieren Sie die Verwendung verzögerter Variablen in Zeitreihenprognosen
  • Erkunden Sie die Verwendung von Overlay-Daten in der Zeitreihenvorhersage
  • Identifizieren Sie verschiedene Anwendungen von Data Mining mit Weka
  • Vergleichen Sie inkrementelle und nicht-inkrementelle Implementierungen von Klassifikatoren
  • Bewerten Sie die Leistung von Klassifikatoren unter Bedingungen der Konzeptdrift
  • Klassifizieren Sie Tweets mit verschiedenen Techniken
  • Berechnen Sie die optimalen Parameterwerte für nichtlineare Support-Vektor-Maschinen
  • Demonstrieren Sie die Verwendung von R-Klassifikatoren in Weka
  • Entwickle R-Befehle und R-Skripte von Weka
  • Erklären Sie, wie verteilt Weka Weka auf einem Maschinencluster betreibt
  • Experimentieren Sie mit verteilten Implementierungen von Weka-Klassifikatoren und Clusterern
  • Erklären Sie, wie "map" - und "reduce" -Aufgaben verwendet werden, um Weka zu verteilen
  • Entwerfen Sie Python- und Groovy-Skripte für Weka-Operationen
  • Wenden Sie Python-Bibliotheken an, um anspruchsvolle Visualisierungen der Weka-Ausgabe zu erstellen
  • Beschreibe, wie Weka aus einer Python-Umgebung heraus aufgerufen werden kann
Diese Universität bietet Studiengänge in den folgenden Sprachen an
  • Englisch
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Zuletzt aktualisiert am January 16, 2018
Dauer & Preise
Dieser Kurs ist Onlinestudium
Start Date
Beginn
Jan. 2019
Mai 2019
Duration
Dauer
5 wochen
Teilzeit
Price
Preis
Kostenlos
Information
Deadline