Hari 1:
Pemahaman dasar data mining Pengenalan RapidMiner dan antarmuka pengguna Mengimpor data ke RapidMiner Eksplorasi data dasar

Hari 2:
Pembersihan data dan penanganan nilai yang hilang Transformasi data Penggabungan dan pemisahan dataset Pengenalan ke alat alat Preprocessing dalam RapidMiner

Hari 3:
Konsep dasar pembelajaran mesin Pembagian dataset menjadi data pelatihan dan pengujian Menggunakan algoritma pembelajaran mesin dalam RapidMiner Evaluasi model pembelajaran mesin

Hari 4:
Pengenalan konsep klastering Algoritma klastering dalam RapidMiner Analisis asosiasi dan aturan asosiasi Studi kasus: Pengelompokan data dan asosiasi

Hari 5:
Membangun alur kerja RapidMiner yang lengkap Menggunakan model yang telah dibuat untuk prediksi dan analisis Integrasi RapidMiner dengan alat lain (seperti Python) Pengenalan ke otomatisasi dan pembaruan model