Schița de curs

  1. Introducere în prelucrarea și analiza datelor
  2. Informații de bază despre platformă KNIME
    • instalare și configurare
    • prezentare generală a interfeței
  3. discuții despre platformă în ceea ce privește integrarea instrumentelor
  4. Introducere în fluxurile de lucru. Crearea de fluxuri de lucru
  5. Metodologia de creare a modelelor de afaceri și a proceselor de date
    • documentarea fluxurilor de lucru
    • metode de import și export de procese
  6. discutarea nodurilor de bază
  7. discutarea proceselor ETL
  8. Metodologii de extragere a datelor
  9. Metodologii de import de date
    • Importul de date din fișiere
    • Importul de date din baze de date relaționale utilizând SQL
    • generarea de interogări SQL
  10. Discuții privind nodurile avansate
  11. Analiza datelor
    • pregătirea datelor pentru analiză
    • calitatea și verificarea datelor
    • testarea statistică a datelor
    • modelarea datelor
  12. Introducere în utilizarea variabilelor și a buclelor
  13. Construirea de procese avansate, automatizate
  14. Vizualizarea rezultatelor
  15. Surse de date disponibile în mod public și gratuite
  16. Noțiuni de bază Data Mining
    • Prezentare generală a unor tipuri selectate de sarcini și procese Data Mining
  17. Descoperirea cunoștințelor din date
    • Web Mining
    • SNA - rețele sociale
    • Text Mining - analiza documentelor
    • Vizualizarea datelor pe hărți
  18. Integrarea altor instrumente cu KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Construcția de rapoarte
  20. Rezumatul formării

Cerințe

Cunoașterea noțiunilor de bază ale analizei matematice.

Cunoașterea noțiunilor de bază ale statisticii.

 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Upcoming Courses

Categorii înrudite