Data Science with KNIME Analytics Platform

Zalecane

• Podstawowe zrozumienie sensu danych.
• Doświadczenie w podstawowym przetwarzaniu danych.

Publiczność

• analitycy danych
• data scientists
• analitycy biznesowi

KNIME Analytics Platform to wiodąca opcja open source dla innowacji opartych na danych, pomagająca odkrywać potencjał ukryty w danych, wydobywać nowe spostrzeżenia lub przewidywać nowe przyszłości. Dzięki ponad 1000 modułom, setkom gotowych do uruchomienia przykładów, szerokiej gamie zintegrowanych narzędzi i najszerszemu dostępnemu wyborowi zaawansowanych algorytmów, KNIME Analytics Platform jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego analityka danych i analityka biznesowego.

Ten kurs dla KNIME Analytics Platform jest idealną okazją dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i KNIME ekspertów, aby zapoznać się z KNIME, dowiedzieć się, jak korzystać z niego bardziej efektywnie i jak tworzyć przejrzyste, kompleksowe raporty oparte na KNIME przepływy pracy

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać KNIME do rozwiązywania złożonych potrzeb biznesowych.

Jest skierowany do odbiorców, którzy nie znają programowania i zamierzają korzystać z najnowocześniejszych narzędzi do wdrażania scenariuszy analitycznych

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja KNIME.
• Tworzenie scenariuszy Data Science
• Trenuj, testuj i waliduj modele
• Wdrażanie kompleksowego łańcucha wartości modeli Data Science

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu lub dowiedzieć się więcej na temat tego programu, skontaktuj się z nami.

Dzień 1:

Moduł 1: KNIME Platforma analityczna: Przegląd

• Instalacja
• Uruchamianie i dostosowywanie KNIME Analytics Platform
• Węzły, dane i przepływy pracy
• Cykl nauki o danych

Moduł 2: Dane Access

• Odczyt danych z pliku
• Usługi REST Access

Moduł 3: ETL i manipulacja danymi

• Filtrowanie wierszy i kolumn
• Agregatory
• Łączenie i konkatenacja
• Transformacja: Konwersja, zastępowanie, standaryzacja i generowanie nowych funkcji
• Przygotowanie danych do analizy szeregów czasowych

Dzień 2:

Moduł 4: Eksportowanie danych

• Zapis do pliku
• Generowanie raportu

Moduł 5: Data Visualization

• Interaktywna eksploracja wizualna dla wielu zmiennych
• Interaktywna wielowymiarowa eksploracja wizualna
• Zaawansowane funkcje wizualizacji

Moduł 6: Predictive Analytics Korzystanie z KNIME

• Data Mining Podstawowe pojęcia
• Regresja
• Rodzina drzew decyzyjnych
• Ocena modelu

Dzień 3:

Moduł 7: Kontrolowanie przepływu

• Parametryzacja przepływu pracy: Zmienne przepływu
• Ponowne wykonywanie części przepływu pracy: Pętle
• Czyszczenie przepływu pracy

Moduł 8: Praktyczne zastosowanie KNIME Studium przypadku oparte na platformie analitycznej