Struttura del corso

Introduzione

  • Panoramica di Weka
  • Informazioni sul processo di data mining

Introduttiva

  • Installazione e configurazione Weka
  • Informazioni sull'interfaccia utente Weka
  • Impostazione dell'ambiente e del progetto
  • Esplorazione dell'ambiente di lavoro Weka
  • Caricamento ed esplorazione del set di dati

Implementazione di modelli di regressione

  • Comprendere i diversi modelli di regressione
  • Elaborazione e salvataggio dei dati elaborati
  • Valutazione di un modello tramite la convalida incrociata
  • Serializzazione e visualizzazione di un modello di albero delle decisioni

Implementazione di modelli di classificazione

  • Informazioni sulla selezione delle feature e sull'elaborazione dei dati
  • Creazione e valutazione di modelli di classificazione
  • Creazione e visualizzazione di un modello di albero decisionale
  • Codifica di dati di testo in formato numerico
  • Esecuzione della classificazione su dati di testo

Implementazione di modelli di clustering

  • Informazioni sul clustering K-means
  • Normalizzazione e visualizzazione dei dati
  • Esecuzione del clustering K-means
  • Esecuzione del clustering gerarchico
  • Esecuzione del clustering EM

Distribuzione di un modello Weka

Risoluzione dei problemi

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Conoscenza di base del processo e delle tecniche di data mining

Pubblico

  • Analisti di dati
  • Scienziati dei dati
  14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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