Plan du cours

Introduction

Démarrer avec Knime

  • Qu'est-ce que KNIME ?
  • KNIME Analytique
  • KNIME Serveur

Machine Learning

  • Théorie de l'apprentissage informatique
  • Computer Algorithmes pour l'expérience informatique

Préparation de l'environnement de développement

  • Installation et configuration KNIME

KNIME Nœuds

  • Ajout de nœuds
  • Accessing et lecture de données
  • Fusionner, diviser et filtrer des données
  • Regrouper et pivoter des données
  • Nettoyage des données

Modélisation

  • Création de flux de travail
  • Importer des données
  • Préparation des données
  • Visualisation des données
  • Créer un modèle d'arbre de décision
  • Travailler avec des modèles de régression
  • Prédire des données
  • Comparer et faire correspondre des données

Techniques d'apprentissage

  • Travailler avec des techniques de forêt aléatoire
  • Utiliser la régression polynomiale
  • Attribution de classes
  • Évaluer les modèles

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience avec Python
  • Expérience R

Audience

  • Data Scientists
  14 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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