award icon svg 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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (4)

Corsi in Arrivo

Categorie relative