План на курса

  1. Въведение в обработването и анализирането на данни
  2. Основна информация за платформата KNIME
    • инсталация и конфигуриране
    • обзор на интерфейса
  3. Обзор на платформата в аспекта на интеграцията на инструменти
  4. Въведение в работата. Създаване на процеси (workflow)
  5. Методология за създаване на бизнес модели и обработки на данни
    • документация на работата
    • методи за импорт и експорт на процеси
  6. Обзор на основните възли (nodes)
  7. Обзор на процесите ETL
  8. Методика за проучване на данни
  9. Методика за импорт на данни
    • импорт на данни от файлове
    • импорт на данни от релационни бази данни с използване на SQL
    • създаване на заявки (queries) в SQL
  10. Обзор на напредните възли (nodes)
  11. Анализ на данни
    • подготвка на данни за анализ
    • качество и проверка на данните
    • статистически проучване на данни
    • моделация на данни
  12. Въведение в използването на променливи и цикли (loops)
  13. Създаване на напредни, автоматизирани процеси
  14. Визуализация на резултатите
  15. Общодостъпни и безплатни източници на данни
  16. Основи на Data Mining
    • Обзор на избрани видове задачи и процеси при Data Mining
  17. Откриване на знания от данни
    • Web Mining
    • SNA – социални мрежи
    • Text Mining – анализ на документи
    • визуализация на данни на картите
  18. Интеграция на други инструменти с KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Създаване на доклади
  20. Резюме на обучението

Изисквания

Знание на основите на математическия анализ.

Знание на основите на статистиката.

 35 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории