Schița de curs

Ziua 1:

Modulul 1: KNIME Platforma de analiză: Prezentare generală

  • Instalare
  • Pornirea și personalizarea KNIME Analytics Platform
  • Noduri, date și fluxuri de lucru
  • Ciclul științei datelor

Modulul 2: Date Access

  • Citiți datele din fișier
  • Accessing REST Services

Modulul 3: ETL și manipularea datelor

  • Rând & Filtrare coloană
  • Agregatori
  • Alăturare & Concatenare
  • Transformare: Conversia, înlocuirea, standardizarea și generarea de noi caracteristici
  • Pregătirea datelor pentru analiza seriilor temporale

Ziua 2:

Modulul 4: Exportul de date

  • Scrieți într-un fișier
  • Generarea unui raport

Modulul 5: Data Visualization

  • Explorare vizuală interactivă univariată
  • Explorare vizuală interactivă multivariată
  • Caracteristici avansate de vizualizare

Modulul 6: Predictive Analytics utilizarea KNIME

  • Data Mining Concepte de bază
  • Regresii
  • Familia de arbori de decizie
  • Evaluarea modelelor

Ziua 3:

Modulul 7: Controlul fluxului

  • Parametrizarea fluxului de lucru: Variabile de flux
  • Reexecutarea părților fluxului de lucru: Bucle
  • Curățarea fluxului de lucru

Modulul 8: Practici practice KNIME Studiu de caz bazat pe platforma de analiză  

Cerințe

Recomandat

  • O înțelegere de bază pentru a da sens datelor.
  • Experiență cu prelucrarea fundamentală a datelor.
  • .

Audiență

  • analiști de date
  • științifici de date
  • analiști de afaceri
  21 ore

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

  35 ore

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 ore

Python Programming for Finance

  35 ore

Categorii înrudite