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Struttura del corso
- Introduzione all’elaborazione e all’analisi dei dati
-
Informazioni di base sulla piattaforma KNIME
- Installazione e configurazione
- Descrizione dell’interfaccia utente
- Integrazione di strumenti all’interno della piattaforma
- Primi passi: creazione dei flussi di lavoro
-
Metodologie per lo sviluppo di modelli aziendali e processi di elaborazione dati
- Documentazione del lavoro svolto
- Tecniche di importazione ed esportazione dei processi
- Descrizione dei nodi principali
- Processi ETL: approcci e strumenti
- Metodologie di esplorazione dati
-
Tecniche di importazione dei dati
- Importazione da file
- Importazione da database relazionali tramite SQL
- Creazione di query SQL
- Descrizione dei nodi avanzati
-
Analisi dei dati
- Preparazione dei dati per l’analisi
- Controllo qualità e validazione dei dati
- Analisi statistica dei dati
- Modellazione dati
- Introduzione all’utilizzo di variabili e cicli
- Creazione di processi avanzati ed automatizzati
- Visualizzazione dei risultati ottenuti
- Fonti dati pubbliche e gratuite
-
Fondamenti dell’estrazione di conoscenza dai dati (Data Mining)
- Presentazione di alcuni tipi di compiti e processi legati al Data Mining
-
Scoperta della conoscenza nei dati
- Web Mining
- SNA – Reti sociali
- Text Mining – Analisi dei documenti
- Visualizzazione geospaziale dei dati
-
Integrazione di altri strumenti con KNIME
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- Creazione di report personalizzati
- Riepilogo e conclusioni del corso
Requisiti
Conoscenza di base dell’analisi matematica.
Conoscenza di base della statistica.
35 ore
Recensioni (2)
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