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Plan du cours

Jour 1 :

Module 1 : Plateforme KNIME Analytics : Vue d'ensemble

  • Installation
  • Démarrage et personnalisation de la plateforme KNIME Analytics
  • Nœuds, données et flux de travail
  • Le cycle de la data science

Module 2 : Accès aux données

  • Lecture de données depuis un fichier
  • Accès aux services REST

Module 3 : ETL et manipulation de données

  • Filtres de lignes et de colonnes
  • Agrégateurs
  • Jointures et concaténation
  • Transformation : Conversion, Remplacement, Standardisation et Génération de nouvelles caractéristiques
  • Préparation des données pour l'analyse de séries temporelles

Jour 2 :

Module 4 : Exportation de données

  • Écriture vers un fichier
  • Génération d'un rapport

Module 5 : Visualisation de données

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

Module 6 : Analytique prédictive avec KNIME

  • Concepts de base de la fouille de données
  • Régressions
  • Familles d'arbres de décision
  • Évaluation des modèles

Jour 3 :

Module 7 : Contrôle du flux

  • Paramétrage du flux de travail : Variables de flux
  • Réexécution de parties du flux de travail : Boucles
  • Nettoyage de votre flux de travail

Module 8 : Étude de cas pratique basée sur la plateforme KNIME Analytics
 

Pré requis

Recommandé

  • Une compréhension de base de l'interprétation des données.
  • Une expérience de base dans le traitement des données.

Public cible

  • Analystes de données
  • Data scientists
  • Analystes métier
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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