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Struttura del corso

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

Requisiti

Conoscenza di base dell’analisi matematica.

Conoscenza di base della statistica.

 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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