План на курса

    Въведение в обработката и анализа на данни Основна информация за платформата KNIME, инсталация и конфигурация, преглед на интерфейса Преглед на платформата от гледна точка на интеграция на инструменти Въведение в работата. Създаване на потоци Методология за създаване на бизнес модели и процеси за обработка на данни Методи за работна документация за импортиране и експортиране на процеси Преглед на основни възли Преглед на ETL процеси Методологии за извличане на данни Методология за импортиране на данни импортиране на данни от файлове импортиране на данни от релационни бази данни с помощта на SQL създаване на заявки [5 ] Преглед разширени възли Анализ на данни Подготовка на данни за качество на анализа и проверка на данните Статическо изследване на данни Моделиране на данни Въведение в използването на променливи и цикли Изграждане на разширени, автоматизирани процеси Визуализация на резултатите Публично достъпни и безплатни източници на данни Основи на извличането на данни Дискусия на избрани типове задачи и процеси за извличане на данни Откриване на знания от данни Web Mining SNA - социални мрежи Text Mining - анализ на документи визуализация на данни върху карти Интегриране на други инструменти с KNIME R Java Python Gephi Neo4j Изграждане на отчети Резюме на обучението

Изисквания

Познаване на основите на математическия анализ.

Познаване на основите на статистиката.

 35 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (2)

Свързани Kурсове

Knowledge Discovery in Databases (KDD)

21 Hours

Data Science with KNIME Analytics Platform

21 Hours

Data Science Implementation Management using KNIME Server

14 Hours

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)

28 Hours

Свързани Kатегории