Struttura del corso

Giorno 1:

Modulo 1: KNIME Piattaforma di analisi: panoramica

  • Installazione
  • Avvio e personalizzazione KNIME di Analytics Platform
  • Nodi, dati e flussi di lavoro
  • Il ciclo di data science

Modulo 2: Dati Access

  • Leggere i dati dal file
  • Accessing dei 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

  • Scrivere in un file
  • Generazione di un report

Modulo 5: Data Visualization

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

Modulo 6: Predictive Analytics utilizzo di KNIME

  • Data Mining Concetti di base
  • Regressioni
  • Famiglia di alberi decisionali
  • Valutazione del modello

Giorno 3:

Modulo 7: Controllo del flusso

  • Parametrizzazione del flusso di lavoro: variabili di flusso
  • Riesecuzione delle parti del flusso di lavoro: cicli
  • Pulizia del flusso di lavoro

Modulo 8: Hands-on KNIME Caso di studio basato su piattaforma di analisi  

Requisiti

Raccomandato

  • Una conoscenza di base del senso dei dati.
  • Esperienza nell'elaborazione dei dati fondamentali.

Pubblico

  • Analisti di dati
  • Scienziati dei dati
  • Analisti aziendali
  21 ore

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.

Prezzo per Partecipante

Recensioni (4)

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