Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

  1. Въведение в обработката и анализа на данни
  2. Основна информация за платформата KNIME
    • инсталиране и конфигуриране
    • преглед на интерфейса
  3. Преглед на платформата в аспекта на интеграция на инструменти
  4. Въведение в работата. Създаване на потоци
  5. Методика за създаване на бизнес модели и процеси за обработка на данни
    • документиране на работата
    • методи за импортиране и експортиране на процеси
  6. Преглед на основните възли
  7. Преглед на ETL процесите
  8. Методики 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. Преглед на усъвършенстваните възли
  11. Анализ на данни
    • подготовка на данните за анализ
    • качество и проверка на данните
    • статистическо изследване на данните
    • моделиране на данни
  12. Въведение в използването на променливи и цикли
  13. Изграждане на усъвършенствани, автоматизирани процеси
  14. Визуализация на резултатите
  15. Общодостъпни и безплатни източници на данни
  16. Основи на Data Mining
    • Преглед на избрани видове задачи и процеси в Data Mining
  17. Откриване на знания от данни
    • Уеб извличане (Web Mining)
    • SNA – социални мрежи
    • Извличане на текст (Text Mining) – анализ на документи
    • визуализация на данни върху карти
  18. Интеграция на други инструменти с KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Изграждане на отчети
  20. Обобщение на обучението

Изисквания

Познаване на основите на математическия анализ.

Познаване на основите на статистиката.

 35 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории