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"I just found your RapidMiner software package and I think it's amazing! I've been looking for something like this for a while...it is by far the most comprehensive machine learning package I've found...I really appreciate whoever decided to create this and make it open source."

Shawn Surdyk, USA

 
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Seminare

Diese Seite enthält Informationen über die von Rapid-I angebotenen Seminare zu den Themen Data Mining, Maschinelles Lernen und Wissensentdeckung in Datenbanken sowie RapidMiner. Diese Kurse richten sich an Anwender sowie je nach Kurs auch an Entscheidungsträger, Entwickler und auch Administratoren. Wir bieten auch individuelle Trainingsseminare bei uns oder in ihrem Unternehmen an. Bitte kontaktieren Sie uns für individuelle Absprachen.

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Data Mining und prediktive Analyse: Methoden und Anwendungen

Unser Seminar "Data Mining und prediktive Analyse: Methoden und Anwendungen" ist eine kompakte zweitägige Einführung in die Grundlagen des Data Mining sowie in die Data Mining Software RapidMiner. Durch die hohe Anzahl praktischer Übungen werden die Teilnehmer in die Lage versetzt, das gewonnene Wissen auf eigene Data Mining Probleme anzuwenden und diese effizient und erfolgreich zu lösen.

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Data Mining für Marketing- und Vertriebsoptimierung

Unser Seminar "Data Mining für Marketing- und Vertriebsoptimierung" demonstriert wie Data Mining angewendet werden kann, um den Nutzen von Marketing zu maximieren. Kundendaten werden analysiert und liefern Modelle, die Ihre Kunden beschreiben. Diese können dazu beitragen, Ihre Marketingaktivitäten gezielter auszurichten. Dieser Kurs behandelt natürlich auch die praktischen Schritte, die zu einer solchen Modellbildung mittels RapidMiner erforderlich sind.

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Text Mining mit RapidMiner

Der Kurs "Text Mining mit RapidMiner" ist eine Einführung in die Wissensentdeckung aus unstrukturierten Daten wie Textdokuemten. Er konzentiert sich auf die nötigen Vorverarbeitungsschritte sowie die erfolgreichsten Verfahren zur automatischen Textklassifikation (unter anderem Naive Bayes und Support Vector Machines, SVM) und Textclustering. Eine Vielzahl praktischer Übungen für unterschiedliche Aufgaben (beispielsweise die automatische Entdeckung von SPAM-EMails, die automatische E-Mail-Weiterleitung an zuständige Sachbearbeiter, die automatische Zuordnung von Texten zu Themen oder Kategorien oder Tags, adaptive persönliche Nachrichtenfilter oder Stimmungsanalyse von Textdokumenten wie Nachrichten, Web-Seiten, Blogs, E-Mails oder PDF-Dokumenten) versetzt die Teilnehmer in die Lage, das gewonnene Wissen auf eigene Text Mining Probleme zu übertragen.

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