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Struttura del corso

Giorno 1:

Modulo 1: KNIME Analytics Platform: Panoramica

  • Installazione
  • Avvio e personalizzazione di KNIME Analytics Platform
  • Nodi, dati e workflow
  • Il ciclo di vita della Data Science

Modulo 2: Accesso ai dati

  • Lettura di dati da file
  • Accesso a servizi REST

Modulo 3: ETL e manipolazione dei dati

  • Filtraggio di righe e colonne
  • Aggregatori
  • Join e concatenazione
  • Trasformazione: conversione, sostituzione, standardizzazione e generazione di nuove funzionalità
  • Preparazione dei dati per l'analisi delle serie temporali

Giorno 2:

Modulo 4: Esportazione dei dati

  • Scrittura su file
  • Generazione di report

Modulo 5: Visualizzazione dei dati

  • Esplorazione visiva univariata interattiva
  • Esplorazione visiva multivariata interattiva
  • Funzionalità di visualizzazione avanzate
     

Modulo 6: Analisi predittiva con KNIME

  • Concetti fondamentali del Data Mining
  • Regressione
  • Famiglia degli alberi decisionali
  • Valutazione dei modelli

Giorno 3:

Modulo 7: Controllo del flusso

  • Parametrizzazione del workflow: Variabili di flusso
  • Reesecuzione di parti del workflow: Cicli
  • Pulizia del workflow

Modulo 8: Studio di caso pratico basato su KNIME Analytics Platform
 

Requisiti

Consigliato

  • Una conoscenza di base della capacità di interpretare i dati.
  • Esperienza con l'elaborazione fondamentale dei dati.

Pubblico target

  • Analisti dei dati
  • Data scientist
  • Analisti di business
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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