연락처 정보

코스 개요

  1. 데이터 처리 및 분석 입문
  2. KNIME 플랫폼 기초 설명
    • 설치 및 구성 방법
    • 인터페이스 개요
  3. 다양한 툴과의 통합 측면에서 플랫폼 살펴보기
  4. 실습 시작: 워크플로우 생성하기
  5. 비즈니스 모델 및 데이터 처리 프로세스 구축 방법론
    • 작업 기록 관리
    • 프로세스 가져오기/내보내기 방법
  6. 주요 노드 유형에 대한 설명
  7. ETL 프로세스 이해하기
  8. 데이터 탐색 기법
  9. 데이터 가져오기 방법
    • 파일에서 데이터 불러오기
    • SQL을 이용한 관계형 데이터베이스로부터의 데이터 가져오기
    • SQL 쿼리 작성법
  10. 고급 노드 유형 살펴보기
  11. 데이터 분석 절차
    • 분석용 데이터 준비
    • 데이터 품질 및 검증
    • 통계적 데이터 분석
    • 데이터 모델링 기법
  12. 변수 및 루프 활용 입문
  13. 고급 자동화 처리 프로세스 구축 방법
  14. 분석 결과 시각화 기법
  15. 공개적이며 무료로 이용 가능한 데이터 소스
  16. 데이터 마이닝의 기본 개념
    • 주요 데이터 마이닝 과제 및 절차 설명
  17. 데이터로부터 지식 도출하기
    • 웹 마이닝
    • SNA – 소셜 네트워크 분석
    • 텍스트 마이닝 – 문서 분석
    • 지도 기반 데이터 시각화
  18. 기타 도구들과 KNIME의 통합 방법
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. 보고서 작성 절차
  20. 교육 과정 마무리 및 요약

요건

수학적 분석의 기본 지식

통계학의 기초 지식

 35 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

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