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Certificat
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
Nos clients témoignent (2)
Faire de l'exercice
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique