План на курса

  1. Въведение в обработването и анализ на данни
  2. Основна информация за платформата KNIME
    • инсталация и конфигуриране
    • обсъждане на интерфейса
  3. Обсъждане на платформата в аспекта на интеграцията на инструментите
  4. Въведение в работата. Създаване на workflow-ове
  5. Методология за създаване на бизнес модели и процеси на обработване на данни
    • документация на работата
    • методи за импортиране и експортиране на процесите
  6. Обсъждане на основните възли (nodes)
  7. Обсъждане на процесите ETL
  8. Методология за изследване на данни
  9. Методика за импортиране на данни
    • импортиране на данни от файлове
    • импортиране на данни от релационни бази данни с използване на SQL
    • създаване на SQL заявки
  10. Обсъждане на напредналите възли (nodes)
  11. Анализ на данни
    • подготовка на данните за анализ
    • качеството и проверката на данните
    • статистически изследвания на данни
    • моделиране на данни
  12. Въведение в използването на променливи и цикли
  13. Създаване на напреднали, автоматизирани процеси
  14. Визуализация на резултатите
  15. Общодостъпни и безплатни източници на данни
  16. Основи на Data Mining
    • Обсъждане на избрани видове задачи и процеси в Data Mining
  17. Откриване на знания от данни
    • Web Mining
    • SNA – социални мрежи
    • Text Mining – анализ на документи
    • визуализация на данни върху картите
  18. Интеграция на други инструменти с KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Създаване на доклади
  20. Подводене на обучението

Изисквания

Знание за основите на математическия анализ.

Знание за основите на статистиката.

 35 Часове

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории