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Course Outline
1일차:
모듈 1: KNIME 분석 플랫폼: 개요
- 설치
- 시작 및 사용자 정의 KNIME 분석 플랫폼
- 노드, 데이터 및 워크플로
- 데이터 과학 사이클
모듈 2: 데이터 Access
- 파일에서 데이터 읽기
- AccessREST 서비스 사용
모듈 3: ETL 및 데이터 조작
- 행 및 열 필터링
- 애그리게이터
- 조인 및 연결
- 변환: 변환, 교체, 표준화 및 새로운 기능 생성
- 시계열 분석을 위한 데이터 준비
2일차:
모듈 4: 데이터 내보내기
- 파일에 쓰기
- 보고서 생성
모듈 5: Data Visualization
- 대화형 일변량 시각적 탐색
- 대화형 다변량 시각적 탐색
- 고급 시각화 기능
모듈 6: Predictive Analytics KNIME 사용
- Data Mining 기본 개념
- 회귀
- 의사결정 트리 계열
- 모델 평가
3일차:
모듈 7: 흐름 제어
- 워크플로 매개변수화: 흐름 변수
- 워크플로 부분 재실행: 루프
- 워크플로 정리
모듈 8: 실습 KNIME 분석 플랫폼 기반 사례 연구
Requirements
추천
- 데이터 이해에 대한 기본적인 이해.
- 기본적인 데이터 처리 경험이 있습니다.
청중
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 비즈니스 분석가
21 Hours
회원 평가 (4)
Understanding big data beter
Shaune Dennis - Vodacom
Course - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Subject presentation knowledge timing
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Course - KNIME Analytics Platform for BI
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
