Struttura del corso

  1. Introduzione all'elaborazione e all'analisi dei dati
  2. Informazioni di base sulla piattaforma KNIME
    • installazione e configurazione
    • panoramica dell'interfaccia
  3. Panoramica della piattaforma in termini di integrazione degli strumenti
  4. Introduzione al lavoro. Creazione di workflow
  5. Metodologia per creare modelli aziendali e processi di elaborazione dei dati
    • documentazione del lavoro
    • metodi di importazione ed esportazione dei processi
  6. Panoramica dei nodi principali
  7. Panoramica dei processi ETL
  8. Metodologie di esplorazione dei dati
  9. Metodologia per l'importazione dei dati
    • importazione dei dati da file
    • importazione dei dati da database relazionali utilizzando SQL
    • creazione di query SQL
  10. Panoramica dei nodi avanzati
  11. Analisi dei dati
    • preparazione dei dati per l'analisi
    • qualità e verifica dei dati
    • ricerca statistica dei dati
    • modellazione dei dati
  12. Introduzione all'utilizzo delle variabili e dei cicli
  13. Creazione di processi avanzati e automatizzati
  14. Visualizzazione dei risultati
  15. Fonti dati pubbliche e gratuite
  16. Fondamenti del Data Mining
    • Panoramica di diversi tipi di compiti e processi di Data Mining
  17. Scoperta della conoscenza dai dati
    • Web Mining
    • SNA – reti sociali
    • Text Mining – analisi dei documenti
    • visualizzazione dei dati su mappe
  18. Integrazione di altri strumenti con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Creazione di report
  20. Riepilogo del corso

Requisiti

Conoscenze di base dell'analisi matematica.

Conoscenze di base della statistica.

 35 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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