Struttura del corso

Introduzione

Guida introduttiva a Knime

  • Che cos'è KNIME?
  • KNIME Analitica
  • KNIME Server

Machine Learning

  • Teoria dell'apprendimento computazionale
  • Computer Algoritmi per l'esperienza computazionale

Preparazione dell'ambiente di sviluppo

  • Installazione e configurazione KNIME

KNIME Nodi

  • Aggiunta di nodi
  • AccessVisualizzazione e lettura dei dati
  • Unione, suddivisione e filtraggio dei dati
  • Raggruppamento e pivot dei dati
  • Dati di pulizia

Modellazione

  • Creazione di flussi di lavoro
  • Importazione dei dati
  • Preparazione dei dati
  • Visualizzazione dei dati
  • Creazione di un modello di albero delle decisioni
  • Utilizzo dei modelli di regressione
  • Previsione dei dati
  • Confronto e corrispondenza dei dati

Tecniche di apprendimento

  • Utilizzo di tecniche di foresta casuale
  • Utilizzo della regressione polinomiale
  • Assegnazione di classi
  • Valutazione dei modelli

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Esperienza con Python
  • Esperienza R

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  14 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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