Plan du cours

Jour 1 :

Module 1 : KNIME Plate-forme d'analyse : Vue d'ensemble

  • Installation
  • Démarrer et personnaliser KNIME Analytics Platform
  • Nœuds, données et flux de travail
  • Le cycle de la science des données

Module 2 : Données Access

  • Lire les données d'un fichier
  • Access Services REST

Module 3 : ETL et manipulation des données

  • Filtrage des lignes et des colonnes
  • Agrégateurs
  • Jointure et concaténation
  • Transformation : Conversion, remplacement, normalisation et génération de nouvelles caractéristiques
  • Préparation des données pour l'analyse des séries temporelles

Jour 2 :

Module 4 : Exporter des données

  • Écrire dans un fichier
  • Générer un rapport

Module 5: Data Visualization

  • Exploration visuelle univariée interactive
  • Exploration visuelle interactive multivariée
  • Fonctionnalités de visualisation avancées
  •   ;

Module 6 : Predictive Analytics utiliser KNIME

  • Data Mining Concepts de base
  • Régressions
  • Famille d'arbres de décision
  • Évaluation du modèle

Troisième jour :

Module 7 : Contrôler le flux

  • Paramétrage du flux de travail : Variables de flux
  • Ré-exécution des parties du workflow : Boucles
  • Nettoyage du flux de travail

Module 8 : Travaux pratiques KNIME Étude de cas basée sur une plateforme d'analyse   ;

Pré requis

Recommandé

  • Une compréhension de base de l'interprétation des données.
  • Expérience du traitement des données fondamentales.

Audience

  • Analystes de données
  • scientifiques des données
  • Analystes commerciaux
  21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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