.png)
Katılımcılara SAS Enterprise Miner kullanarak uygulamalı analitik çözümler geliştirmeyi öğretmektir. Eğitim, veri madenciliği tekniklerini ve modelleme yöntemlerini SAS Enterprise Miner platformunda uygulamalı olarak öğrenmeyi hedefler.
Eğitim İçeriği
SAS Enterprise Miner’a Giriş
SAS Enterprise Miner arayüzünün ve temel özelliklerinin tanıtımı.
Projeler, veri kaynakları ve iş akışlarının yönetimi.
Veri madenciliği projelerinin oluşturulması ve yönetilmesi.
Veri Hazırlama ve Ön İşleme
Veri setlerini yükleme, temizleme ve hazırlama.
Özellik mühendisliği ve veri dönüşümleri.
Eksik veri yönetimi ve anomali tespiti.
Modelleme Teknikleri
Regresyon Modelleri: Basit ve çoklu regresyon analizi.
Sınıflandırma Modelleri: Karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri (SVM).
Kümeleme: K-means, hiyerarşik kümeleme ve diğer kümeleme teknikleri.
Zaman Serisi: Zaman serisi analizi ve tahmin yöntemleri.
Model Seçimi ve Tuning
Model performansını değerlendirme ve seçim kriterleri.
Hiperparametre ayarları ve model tuning teknikleri.
Model geçerliliği ve sonuçların yorumlanması.
Gelişmiş Veri Madenciliği Teknikleri
Association Rules: İlişki kuralları ve sepet analizi.
Neural Networks: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme yöntemleri.
Ensemble Methods: Model birleştirme ve ensembling teknikleri.
Model Sonuçlarının Raporlanması
Model sonuçlarının görselleştirilmesi ve raporlanması.
Analitik bulguları etkili bir şekilde sunma ve paylaşma.
Raporlama araçları ve kullanıcı dostu rapor tasarımları.