Od osnovne analize podatkov do klasifikacijskega napovednega modela - programsko okolje R

Praktično naravnana delavnica za vse, ki želijo na podlagi analize podatkov in uporabe prediktivnih modelov svoje vsakdanje delo opravljati bolj informirano.

Vsebina

  • Predstavitev R in namestitev okolja
  • Osnovne računske in logične operacije, interaktivno delo
  • Funkcije za delo z R tabelo  - data.frame
  • Osnovna vizualizacija podatkov
  • Transformacija in filtriranje podatkov
  • Razvrščanje atributov po vplivu, ocenjevanje kvalitete podatkov
  • Gradnja klasifikacijskega modela z različnimi algoritmi
  • Primerjava klasifikacijskih modelov (naivni Bayes, umetna nevronska mreža, Random Forest)

 

Cilji

  • Samostojno delo s programskim jezikom R
  • Priprava in analiza podatkov pred gradnjo napovednega modela
  • Uporaba različnih pristopov pri gradnji modela za klasifikacijo

 

Difficulty:
Type:LecturePracticeDemonstration
Status:Not exceeded
Starts:Thursday, 29. November 2018, 08:30am
Ends:Friday, 30. November 2018, 15:30pm
Duration:2 dni
Tutor:Marko Bohanec
Location: Fakulteta za elektrotehniko
Tržaška 25
1000 Ljubljana
Fees:645+ddv
Apply as
Individual
Organisation
Student
Status: Not exceeded
Name: *
Email: *
Tip
Naziv pravne osebe
Ulica in hišna št.
Poštna št.
Kraj
Zavezanec za DDV
ID za DDV
Fakulteta
Telefon
Koda za popust
Strinjam se s pogoji uporabe podatkov. *
  * Required field
Cena vključuje usposabljanje po programu, kosilo ter potrdilo Fakultete za elektrotehniko UL.

PRIMERI ODPOVEDI: Pridržujemo si pravico spremembe datuma izvedbe ali odpovedi v primeru premajhnega števila prijavljenih udeležencev ter pravico spremembe kraja in predavateljev. Udeleženci bodo o morebitnih spremembah pravočasno obveščeni in upravičeni do povračila kotizacije, če jim nov termin ne bi ustrezal.

PLAČILO: Ob prijavi vam bomo (na naslov naveden v prijavnici) poslali vsa navodila glede izvedbe, lokacije, parkiranja in predračun za plačilo kotizacije, ki ga je potrebno poravnati pred začetkom usposabljanja. Zadnji dan za odjavo udeležbe je 2 dni pred izvedbo, v nasprotnem primeru bomo zaračunali stroške v višini 20% kotizacije.

Subscribe to newsletter