Struktura kurzu
Modul 1 – Pracovní postup analýzy
- Definujte pojmy související s analytikou a datovou vědou
- Popište pracovní postup analýzy
- Popište běžné scénáře použití
- Navigace v sadě Splunk Machine Learning Toolkit
Modul 2 – Průzkumná analýza dat
- Popište účel průzkumu dat
- Identifikujte příkazy SPL pro průzkum dat
- Rozdělte data pro testování a školení pomocí příkazu sample
Modul 3 – Předvídání číselných polí s regresí
- Odlišení předpovědí od odhadů
- Identifikujte predikční algoritmy a předpoklady
- Popište příkazy přizpůsobení a použití
- Model numerických predikcí v MLTK a Splunk Enterprise
- K vyhodnocení modelů použijte příkaz score
Modul 4 – Čištění a předzpracování dat
- Definujte předzpracování a popište jeho účel
- Popište algoritmy, které předzpracovávají data pro použití v modelech
- Použijte FieldSector k výběru relevantních polí
- Ke snížení rozměrů použijte PCA a ICA
- Normalizujte data pomocí StandardScaler a RobustScaler
- Předzpracování textu pomocí Imputer a NPR, TF-IDF, HashingVectorizer a příkaz clusteru
Modul 5 – Clusterová data
- Definujte shlukování
- Identifikujte metody shlukování, algoritmy a případy použití
- Ke shlukování dat použijte Smart Clustering Assistant
- Vyhodnoťte shluky pomocí skóre siluety
- Ověření soudržnosti shluků
- Popište osvědčené postupy shlukování
Modul 6 – Detekce anomálií
- Definujte detekci anomálií a odlehlé hodnoty
- Identifikujte případy použití detekce anomálií
- Použijte nástroj Splunk Machine Learning ToolKit Smart Outlier Assistant
- Detekujte anomálie pomocí algoritmu funkce hustoty
- Optimalizujte detekci anomálií pomocí místního odlehlého faktoru
- Prohlédněte si výsledky pomocí vizualizace Distribuční graf
Modul 7 – Odhad a předpověď
- Odlišení predikcí od předpovědí
- Použijte Smart Forecasting Assistant
- Použijte algoritmus StateSpaceForecast
- Prognóza dat s více proměnnými
- Zohledněte periodicitu v každé časové řadě
Modul 8 – Klasifikace
- Definujte klíčové klasifikační pojmy
- Používejte klasifikační algoritmy
- Automatická předpověď
- Logistická regrese
- SVM (podpora vektorových strojů)
- RandomForestClassifier
- Vyhodnoťte kompromisy klasifikátorů
- Vyhodnoťte výsledky více algoritmů
