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Plan du cours

Introduction

Premiers pas avec KNIME

  • Qu'est-ce que KNIME ?
  • Analyse de données KNIME
  • Serveur KNIME

Apprentissage automatique

  • Théorie de l'apprentissage computationnel
  • Algorithmes informatiques pour l'expérience computationnelle

Préparation de l'environnement de développement

  • Installation et configuration de KNIME

Nœuds KNIME

  • Ajout de nœuds
  • Accès et lecture des données
  • Fusion, division et filtrage des données
  • Groupement et pivotement des données
  • Nettoyage des données

Modélisation

  • Création de workflows
  • Importation de données
  • Préparation des données
  • Visualisation des données
  • Création d'un modèle d'arbre de décision
  • Travail avec des modèles de régression
  • Prédiction de données
  • Comparaison et correspondance de données

Techniques d'apprentissage

  • Travail avec des techniques de forêts aléatoires
  • Utilisation de la régression polynomiale
  • Attribution de classes
  • Évaluation des modèles

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience avec Python
  • Expérience avec R

Public cible

  • Scientifiques des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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