Data Engineering and Machine Learning with RapidMiner รุ่นที่ 9
วันที่ 20 และ 27 มีนาคม 2021
หลักการและเหตุผล
ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า จึงทำให้ Data Science หรือวิทยาการข้อมูล เป็นสาขาที่ได้รับความสนใจในหลากหลายภาคส่วน และ Data Mining หรือการทำเหมืองข้อมูลก็ถือว่าเป็นทักษะสำคัญที่ Data Scientist จำเป็นต้องมีวัตถุประสงค์
- ผู้เข้าอบรมเข้าใจหลักการและกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบ Data Science
- ผู้อบรมเข้าใจประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่าง ๆ และเข้าใจหลักการตั้งโจทย์ด้าน Data Science จาก ปัญหาทางธุรกิจ และฝึกปฏิบัติด้วย Data Science Canvas
- ผู้อบรมเข้าใจกระบวนการที่สำคัญของ Data Engineering และฝึกปฏิบัติด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
- ผู้อบรมเข้าใจหลักการสำคัญของ Machine Learning ในการจำแนกข้อมูล (Classification) การวิเคราะห์ข้อมูลเชขิงตัวเลข (Regression) การจำแนกข้อมูล (Clustering) การวิเคราะห์ข้อมูลผิดปกติ (Outlier analysis) และฝึกปฏิบัติด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
- ผู้อบรมสามารถสร้าง Flow ของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
- ผู้อบรมสามารถนำโมเดลที่สร้างมาหาทางเลือกที่ดีที่สุดได้ (Prescriptive Analytics)
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง
- ผู้ใช้งานทั่วไป
- ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นเรียนรู้ด้าน Data Science
- ผู้ที่ต้องการเรียนรู้และเข้าใจกระบวนการด้าน Data Scince ขั้นพื้นฐานจนถึงขั้นสูง
- ผู้ที่ต้องการใช้โปรแกรม RapidMiner ไปต่อยอดในกระบวนการทำงาน
ความรู้พื้นฐาน
ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน
วันที่ 20 และ 27 มีนาคม 2022
เวลา 9:00-16:00 น. ( 12 ชั่วโมง)
3,625 บาท
หากลงทะเบียนก่อนวันอบรม 14 วัน ลด 10% เหลือ 3,262 บาท
สถานที่
กำหนดการ
วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1
9.00 - 12.00
- Module 1: Intro to Data Science and Data Analytics Types
- Data Science Essential
- Data Mining Process
- Data Analytics Types
- Data and Data Type
- Module 2: Data Science Business Canvas
- Perceptron and Neural Network
- Convolution Neural Network
- CNN architecture Train CNN
วันที่ 2
9.00 - 16.00
- Module 3: Data Engineering Concepts and Workshop with RapidMiner Studio
- Data Engineering Concepts
- Introduction to RapidMiner Studio
- Data Ingestion
- Data Blending
- Missing Values Handling
- Data Transformation
- Data Joining
- Data Cleansing
- Aggregation & Pivoting
- Features generation
- Introduction to TurboPrep
13.00 - 16.00
- Module 4: Machine Learning Concepts with RapidMiner Studio
- Predictive Modeling and Performance Measurements
- Decision Tree
- K-Nearest Neighbors
- Naïve Bayes
- Linear Regression
- Logistics Regression
- Neural Network
- Random Forests
- Performance Measurements
- Data Rebalancing
- Outlier Detection
- Clustering
- Module 5: Advanced Process Flow
- Macro
- Subprocess and Condition branching
- Looping
- Parameter Tuning
- Remember & Recall
- Module 6 : Prescriptive Analytics
***ผู้เข้าอบรมต้องนำแล็ปท็อปส่วนตัวมาในวันอบรม***
***ใบเสร็จออกในนามคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล***
https://www.datalentteam.com/rapidminergen9/
สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่
Email : Datalentteam@gmail.com
Facebook : Datalent Team
Tel : 097-1135975 (คุณบอย)
หากลงทะเบียนก่อนวันอบรม 14 วัน ลด 10% เหลือ 3,262 บาท
หากลงทะเบียนก่อนวันอบรม 14 วัน ลด 10% เหลือ 3,262 บาท