Beginning Data Science and Analytics with RapidMiner — PickAClass
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Beginning Data Science and Analytics with RapidMiner

Learn to import, clean, analyze, and build your first predictive models using RapidMiner's powerful visual workflow designer, even with zero prior coding experience.

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Über diesen Kurs

Data science does not have to require years of complex programming study. RapidMiner offers a powerful visual environment to prepare data, build machine learning models, and drive business decisions without writing lines of code. This text-only course guides you from absolute beginner to confidently navigating the platform. You will read clear, step-by-step explanations of data workflows, learn how to structure analytical processes, and practice building your own models through written scenarios and structured exercises. What you'll learn: Understand the fundamental interface and core terminology of RapidMiner; Import and prepare diverse datasets, including handling missing values and data types; Build visual data workflows using operators, connections, and basic processes; Analyze relationships within your data using correlation matrices and statistical summaries; Create and evaluate basic predictive models using modern machine learning workflows; Apply data-driven decision-making principles to solve real-world business problems. You will start with the absolute basics, exploring the workspace and essential terminology. From there, you will progress through data preparation techniques, process design, and introductory predictive modeling, building a solid foundation in modern data science workflows. This course is designed entirely for beginners with no prior coding, programming, or advanced statistics background. Begin your journey into the world of visual data science today.

Was du erhältst

  • 📜 Abschlusszertifikat
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  • 🎧 Audioversion enthalten
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  • ♾️ Lebenslanger Zugang
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  • 📱 Smartphone oder Computer
    Auf jedem Gerät, überall
  • 💸 14 Tage Rückgaberecht
    Ohne Wenn und Aber
  • Kurz und fokussiert
    3 Std. praktische Inhalte

Abschlusszertifikat

Jeder Kurs, den du auf PickAClass abschließt, stellt ein Zertifikat wie dieses aus — original, mit eigenem Code, per URL verifizierbar und detailliert zu dem, was tatsächlich gezeigt wurde.

P
PickAClass
Skill-Profil · verifizierbar
Dokument
Meisterschaftszertifikat
Hiermit wird bescheinigt, dass
Vorname Nachname
hat erfolgreich die Beherrschung nachgewiesen von
Beginning Data Science and Analytics with RapidMiner
Nachgewiesene Fähigkeiten
Analyse von Verhaltensmustern
Grundlegend
1.2 Std.
Entscheidungsarchitektur-Frameworks
Versiert
1.4 Std.
A/B-Test-Design
Versiert
1.7 Std.
Verhaltensorientiertes Copywriting
Fortgeschritten
1.9 Std.
P
PickAClass — Vorname Nachname
Beginning Data Science and Analytics with RapidMiner
Seite 2 von 2
Leistungsdetails
Kursarbeit-Zusammenfassung
Abgeschlossene Lektionen 14 / 14
Übungsfragen 26 / 28
Eingereichte Aufgaben 4 (Ø 4,5 / 5)
Abschlussprojekt Bewertet — 4,6 / 5
Übung gesamt 6.2 Std.
Leistungs-Benchmark
Kohorten-Rang Top 12% von 1,625
Zeit bis Abschluss 11 Tage (Median: 22)
Meisterschaftswert 91 / 100
Übungsfragen-Score 94%
Skill-Verifizierung Verifizierter Skill-Pfad
Dieses Zertifikat verifizieren
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Ausgestellt nach den akademischen Standards von PickAClass. Die Skill-Level spiegeln die bewertete Leistung gegen die Kompetenz-Rubrik des Kurses wider. Dies ist ein originäres Zertifikat dieser Plattform.

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Häufige Fragen

Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen? +

Nur Telefon oder Computer mit Internet. Keine Installation, keine spezielle Hardware.

Wie kann ich bezahlen? +

Per Karte über Stripe. Wir speichern keine Kartendaten — Stripe übernimmt das sicher.

Kann ich eine Rückerstattung erhalten? +

Ja — volle Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen, ohne Wenn und Aber.

Wie lange habe ich Zugang? +

Für immer. Nach dem Kauf kannst du jederzeit zum Kurs zurückkehren.

Erhalte ich ein Zertifikat? +

Ja. Nach Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das du in dein LinkedIn-Profil aufnehmen kannst.

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