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Struttura del corso
Introduzione
Avvio con KNIME
- Cos'è KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Machine Learning
- Teoria dell'apprendimento computazionale
- Algoritmi di calcolo per l'esperienza computazionale
Preparazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione e configurazione di KNIME
Nodi KNIME
- Aggiunta dei nodi
- Accesso e lettura dei dati
- Unione, suddivisione e filtraggio dei dati
- Raggruppamento e pivot dei dati
- Pulizia dei dati
Modellazione
- Creazione di workflow
- Importazione dei dati
- Preparazione dei dati
- Visualizzazione dei dati
- Creazione di un modello di albero decisionale
- Lavoro con modelli di regressione
- Predizione dei dati
- Confronto e corrispondenza dei dati
Tecniche di apprendimento
- Lavoro con tecniche random forest
- Uso della regressione polinomiale
- Assegnazione delle classi
- Valutazione dei modelli
Riepilogo e conclusione
Requisiti
- Esperienza con Python
- Esperienza con R
Pubblico di riferimento
- Data Scientists
Recensioni (4)
Esempi pratici ci hanno permesso di comprendere realmente come funziona il programma. Spiegazioni accurate e integrazione di concetti teorici e delle loro applicazioni pratiche.
Ian - Archeoworks Inc.
Corso - ArcGIS Fundamentals
Traduzione automatica
Tutti gli argomenti che ha trattato, inclusi gli esempi. Ha anche spiegato come siano utili nel nostro lavoro quotidiano.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Corso - QGIS for Geographic Information System
Traduzione automatica
Ho davvero apprezzato il corso di formazione. Ho trovato tutti i moduli molto pertinenti ai problemi che sto cercando di risolvere al lavoro. L'integrazione del training con i notebook Jupyter era davvero impressionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Corso - Python for Geographic Information System (GIS)
Traduzione automatica
La cosa che mi è piaciuta di più del corso era l'organizzazione e la sede.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Corso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traduzione automatica