RapidMiner Studio
4.5 (40 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
145 students enrolled

RapidMiner Studio

Criando Modelos Preditivos para Machine Learning (Sem Programação)
Highest Rated
4.5 (40 ratings)
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145 students enrolled
Last updated 5/2018
Portuguese
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This course includes
  • 5 hours on-demand video
  • 37 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Instalar e conhecer o RapidMiner Studio
  • Ter noções de Algoritmos de Machine Learning
  • Gerar seus próprios modelos preditivos e conhecer as principais características da ferramenta.
  • Utilizar o RapidMiner Server e o RapidMiner Cloud
Requirements
  • Noções de Ciência de Dados, Estatística Básica e Modelos Preditivos.
  • Noções no uso de computador Windows ou Mac OS
Description

Neste curso, estaremos abordando uma parte da Ciência de Dados, que é a construção de modelos preditivos de machine learning, utilizando um Software de mercado chamado RapidMiner Studio, no qual podemos criar esses modelos, sem necessidade de conhecimento em linguagens de programação, como por exemplo R e Python.

Esse software é bem intuitivo, do tipo arrastar e soltar, e serão abordados os seguintes temas:

  • Instalação do Software
  • Conhecendo o ambiente
  • Leitura de Datasets e base de Dados
  • Pré-processamento de Dados
  • Criação de Modelos de Machine Learning
  • Avaliação
  • Otimização

Além de alguns materiais bônus para que o aluno possa adquirir mais conhecimentos na área de Data Science e entrar em contato com algumas funcionalidades mais avançadas do RapidMiner.

Serão disponibilizados ao aluno os 25 arquivos de processos do RapidMiner em formato XML dos exercícios práticos abordados nas aulas.

Who this course is for:
  • Estudantes na área de Ciência de Dados, Business Intelligence, Estatística, que desejam utilizar este software para gerar modelos preditivos.
  • Profissionais de Tecnologia de Informação que desejam ingressar na carreira de Data Science
  • Qualquer pessoa com noções matemáticas e estatísticas que deseja conhecer Machine Learning
Course content
Expand all 45 lectures 05:02:33
+ Conhecendo o Ambiente Rapidminer
3 lectures 13:35

Efetue a baixa do arquivo em anexo, para utilizar nas próximas aulas práticas do RapidMiner Studio.

Lendo um Arquivo Excel
04:47
+ Construindo Modelos Preditivos
20 lectures 02:07:33
Processo de Criação de Modelos Preditivos
03:02
Análise Exploratória dos Dados
10:00
Etapa de Pré-Processamento
08:44
Exportando e Importando Processos do RapidMiner
03:30
Pré-Processamento no Rapidminer (parte 1)
11:19
Pré-Processamento no Rapidminer (parte 2)
07:02
Pré-Processamento no Rapidminer (parte 3)
08:21
Confusion Matrix / Underfitting x Overfitting
04:50
Aplicação do Modelo Preditivo
05:43
Split de Dados: Teste e Treino
03:44
Teste do Modelo Preditivo
02:20
Cross Validation
02:44
Validação do Modelo Preditivo
04:47
Curvas ROC
03:20
Qual Algoritmo de Machine Learning Utilizar?
11:55
Seleção do Modelo Preditivo
03:38
Otimização do Modelo Preditivo
06:14
Seleção e Otimização Automática do Modelo Preditivo
13:14
Seleção e Otimização Automática do Modelo Preditivo - Parte 2
10:52
Atualizacao Versao RapidMiner Studio 8.2
02:14
+ Modelos Preditivos
6 lectures 41:45
Conceitos de Regressão Linear
05:53
Implementando Regressão Linear no RapidMiner
12:39
Conceitos de Clusterização (Agrupamento)
02:43
Implementando Clusterização no RapidMiner
08:30
Conceitos de Redes Neurais
03:25
Implementando uma Rede Neural no RapidMiner
08:35
+ Modelos Preditivos Automáticos
3 lectures 29:06
Auto Modelo - Predição
17:00
Auto Modelo - Clusterização
07:06
Auto Modelo - Identificação de Outliers
05:00
+ Bônus
3 lectures 32:57
Sistema de Recomendação de Venda Cruzada (Cross-selling)
08:58
Sistema de Recomendação de Filmes
13:59
Análise de Sentimento no Twitter
10:00
+ Bônus 2 - Outras Funcionalidades no RapidMiner
5 lectures 46:24
Conectando o RapidMiner a um Banco de Dados MySQL
08:29
Conectando o RapidMiner a um Banco de Dados MongoDB
10:00
Instalando o Rapidminer Server
10:00
Schedulando a Execução de Modelos no Servidor
08:45
Executando modelos na nuvem (Rapidminer Cloud)
09:10
+ Conclusão
1 lecture 01:07
Considerações Finais
01:07