Plan du cours

    Introduction au traitement et à l'analyse des données Informations de base sur la plateforme KNIME, installation et configuration, aperçu de l'interface Aperçu de la plateforme en termes d'intégration des outils Introduction au travail. Création de flux Méthodologie de création de modèles économiques et de processus de traitement de données Méthodes de documentation de travail pour les processus d'importation et d'exportation Présentation des nœuds de base Présentation des processus ETL Méthodologies d'exploration de données Méthodologie d'importation de données importation de données à partir de fichiers importation de données à partir de bases de données relationnelles à l'aide de SQL création de requêtes [5 ] Présentation des nœuds avancés Analyse des données Préparation des données pour la qualité de l'analyse et vérification des données Examen des données statistiques Modélisation des données Introduction à l'utilisation de variables et de boucles Création de processus avancés et automatisés Visualisation des résultats Sources de données accessibles au public et gratuites Bases de l'exploration de données Discussion sur les sujets sélectionnés types de tâches et de processus de Data Mining Découvrir les connaissances à partir des données Web Mining SNA - réseaux sociaux Text Mining - analyse de documents visualisation des données sur des cartes Intégration d'autres outils avec KNIME R Java Python Gephi Neo4j Construction de rapports Résumé de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des statistiques de base.

  35 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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