Formation KNIME avec Python et R pour l'Apprentissage Automatique

Big Data désigne des solutions destinées au stockage et au traitement de grands ensembles de données. Développé par Go Ogle au départ, ces Big Data volumes de Big Data des solutions ont évolué et inspiré d' autres projets similaires, dont beaucoup sont disponibles en open source. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

KNIME Analytics Platform est l'une des principales options open source pour l'innovation pilotée par les données. Elle vous permet de découvrir le potentiel caché dans vos données, d'explorer de nouvelles informations ou de prévoir de nouveaux futurs. Avec plus de 1000 modules, des centaines d'exemples prêts à l'emploi, une gamme complète d'outils intégrés et le plus vaste choix d'algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte à outils idéale pour tout informaticien ou analyste métier.

Cette formation pour KNIME Analytics Platform est une occasion idéale pour les débutants, les utilisateurs expérimentés et les experts KNIME de se familiariser avec KNIME , d'apprendre à l'utiliser plus efficacement et à créer des rapports clairs et complets basés sur les workflows de KNIME

KNIME La plate-forme d’analyse est une option de source ouverte de premier plan pour l’innovation basée sur les données, vous aidant à découvrir le potentiel caché dans vos données, à miner pour de nouvelles informations ou à prédire de nouvelles futures. Avec plus de 1000 modules, des centaines d’exemples prêts à se lancer, un large éventail d’outils intégrés et la plus large sélection d’algorithmes avancés disponibles, KNIME Analytics Platform est la boîte d’outils idéale pour tout scientifique de données et analyste d’affaires.

Ce cours pour KNIME Platform Analytics est une opportunité idéale pour les débutants, les utilisateurs avancés et KNIME experts à être introduits à KNIME, pour apprendre à l'utiliser plus efficacement, et comment créer des rapports clairs et complets basés sur KNIME flux de travail

Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des professionnels de données qui souhaitent utiliser KNIME pour répondre aux besoins complexes des entreprises.

Il est ciblé pour le public qui ne connaît pas la programmation et vise à utiliser des outils de pointe pour mettre en œuvre des scénarios d'analyse.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer KNIME.
• Créer des scénarios Data Science
• Trains, tests et modèles validés
• La mise en œuvre met fin à la chaîne de valeur finale des modèles de la science des données

Format du cours permettant d'évaluer les participants permettant d'évaluer les participants

• Lecture et discussion interactives.
• Beaucoup d’exercices et de pratiques.
• La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours ou pour en savoir plus sur ce programme, veuillez nous contacter pour organiser.

La formation "Analytics Platform KNIME" offre une vue d'ensemble de cette plateforme gratuite d'analyse de données. Le programme couvre une introduction au traitement et à l'analyse des données, l'installation et la configuration KNIME, la création de flux de travail, les méthodologies de modélisation d'entreprise et la modélisation des données. Le cours aborde également les outils d'analyse de données avancés, l'importation et l'exportation de flux de travail, l'intégration d'outils, les processus ETL, l'exploration de données, la visualisation, les extensions et les intégrations avec des outils tels que R, Java, Python, Gephi, Neo4j. La conclusion comprend une discussion sur les rapports, l'intégration avec BIRT et KNIME WebPortal.

Public

Business (responsables marketing, chefs de produit, responsables de clientèle) et leurs équipes; professionnels de la connaissance client.

Vue d'ensemble

Le cours suit le cycle de vie du client: acquisition de nouveaux clients, gestion de la rentabilité des clients existants, fidélisation des clients et enfin compréhension des clients qui nous laissent et pourquoi. Nous travaillerons avec des données réelles (si anonymes) de divers secteurs, notamment les télécommunications, les assurances, les médias et la haute technologie.

Format

Formation dirigée par un instructeur au cours de cinq séances d'une demi-journée comprenant des exercices en classe et des devoirs. Il peut être dispensé en classe ou à distance (en ligne).

Public

• les gestionnaires
• développeurs
• scientifiques
• étudiants

Format du cours permettant d'évaluer les participants

instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a également trouvé des followers parmi des statistiques, des ingénieurs et des scientifiques sans compétences de programmation informatique qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'exploitation de données pour divers objectifs tels que la fixation des prix publicitaires, la recherche de nouveaux médicaments plus rapidement ou des modèles financiers fine-tune. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours couvre la manipulation des objets dans R y compris les données de lecture, l'accès aux paquets R, l'écriture des fonctions R, et la création de graphiques informatifs. Il comprend l'analyse des données en utilisant des modèles statistiques communs. Le cours enseigne comment utiliser le logiciel R (https://www.r-project.org) à la fois sur une ligne de commande et dans une interface utilisateur graphique (GUI).

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R a également trouvé des adeptes parmi les statisticiens, ingénieurs et scientifiques sans compétences en programmation informatique et qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'extraction de données pour divers objectifs, tels que fixer les prix des annonces, trouver plus rapidement de nouveaux médicaments ou affiner les modèles financiers. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

Ce cours est une introduction à l'application des réseaux neuronaux aux problèmes du monde réel en utilisant le logiciel R-project.

Ce cours s'adresse aux scientifiques des données et statisticiens qui possèdent déjà des compétences de base en codage R et ont besoin d'acquérir des compétences avancées en codage R.

Le but est de fournir un cours pratique de programmation avancée en R aux participants intéressés à appliquer ces méthodes dans leur travail.

Des exemples spécifiques à chaque secteur sont utilisés pour rendre la formation pertinente pour le public.

Public

Format du cours permettant d'évaluer les participants

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS

Description: 

Ce cours est conçu pour enseigner aux utilisateurs R la création d'applications web sans avoir besoin d'apprendre les scripts compatibles multi-navigateurs HTML, Javascript et CSS.

Objectif:

Ce cours couvre les bases du fonctionnement des applications Shiny.

Il traite de toutes les fonctions d'entrée/sortie/de rendu/de panneau généralement utilisées dans la bibliothèque Shiny.