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Certificato
Struttura del corso
Introduzione
Avvio con KNIME
- Cos'è KNIME?
- Analitica KNIME
- Server KNIME
Machine Learning
- Teoria dell'apprendimento computazionale
- Algoritmi informatici 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, divisione 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 decision tree
- Lavoro con modelli di regressione
- Predizione dei dati
- Confronto e abbinamento dei dati
Tecnologie di Apprendimento
- Lavoro con tecniche di 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
14 ore
Recensioni (2)
Eseguire gli esercizi
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Corso - QGIS for Geographic Information System
Traduzione automatica
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