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

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (4)

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