Struttura del corso

  1. Introduzione all'elaborazione e all'analisi dei dati
  2. Informazioni di base sulla piattaforma KNIME
    • Installazione e configurazione
    • Panoramica dell'interfaccia
  3. Panoramica della piattaforma in termini di integrazione degli strumenti
  4. Introduzione al lavoro. Creare flussi
  5. Metodologia per la creazione di modelli di business e processi di elaborazione dei dati
    • Documentazione di lavoro
    • Metodi di importazione ed esportazione dei processi
  6. Panoramica dei nodi di base
  7. Panoramica dei processi ETL
  8. Metodologie di data mining
  9. Metodologia di importazione dei dati
    • Importare dati da file
    • importazione di dati da database relazionali utilizzando SQL
    • Creazione di query SQL
  10. Cenni preliminari sui nodi avanzati
  11. Analisi dei dati
    • Preparazione dei dati per l'analisi
    • Qualità e verifica dei dati
    • Esame statistico dei dati
    • Modellazione dei dati
  12. Introduzione all'uso di variabili e cicli
  13. Creazione di processi avanzati e automatizzati
  14. Visualizzare i risultati
  15. Fonti di dati liberamente disponibili e gratuite
  16. Nozioni di base Data Mining
    • Discussione di tipi selezionati di attività e processi Data Mining
  17. Scopri le informazioni dai dati
    • Estrazione di siti Web
    • SNA – reti sociali
    • Text Mining – analisi dei documenti
    • Visualizzare i dati sulle mappe
  18. Integrazione di altri strumenti con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gefi
    • Neo4j
  19. Rapporti sull'edificio
  20. Riepilogo della formazione

Requisiti

Conoscenza delle basi dell'analisi matematica.

Conoscenza delle basi della statistica.

 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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