Schița de curs

  1. Introducere la procesarea și analiza datelor
  2. Informații de bază despre platforma KNIME
    • instalare și configurare
    • prezentarea interfeței
  3. Prezentarea platformei în ceea ce privește integrarea instrumentelor
  4. Introducere la muncă. Crearea de fluxuri de lucru
  5. Metodologia creării modelelor de afaceri și proceselor de preprocesare a datelor
    • documentarea muncii
    • metodele importului și exportului proceselor
  6. Prezentarea nodurilor de bază
  7. Prezentarea proceselor ETL
  8. Metodologia explorării datelor
  9. Metodologia importului de date
    • importarea datelor din fișiere
    • importarea datelor din baze de date relaționale folosind SQL
    • crearea interogărilor SQL
  10. Prezentarea nodurilor avansate
  11. Analiza datelor
    • pregătirea datelor pentru analiză
    • calitatea și verificarea datelor
    • studiul statistic al datelor
    • modelarea datelor
  12. Introducere la utilizarea variabilelor și buclelor
  13. Construirea de procese avansate, automate
  14. Vizualizarea rezultatelor
  15. Surse de date accesibile publicului și gratuite
  16. Noțiuni fundamentale de Data Mining
    • prezentarea unor tipuri selectate de sarcini și procese de 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. Construirea de rapoarte
  20. Rezumatul instruirii

Cerințe

Cunoștințe de bază ale analizei matematice.

Cunoștințe de bază ale statisticii.

 35 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite