코스 개요

  1. 데이터 처리 및 분석 소개
  2. KNIME 플랫폼 기본 정보
    • 설치 및 구성
    • 인터페이스 설명
  3. 도구 통합 측면에서의 플랫폼 설명
  4. 작업 시작. 워크플로우 작성
  5. 비즈니스 모델 및 데이터 처리 프로세스 생성 방법론
    • 작업 문서화
    • 프로세스 임포트 및 엑스포트 방법
  6. 기본 노드 설명
  7. ETL 프로세스 설명
  8. 데이터 탐색 방법론
  9. 데이터 임포트 방법론
    • 파일에서 데이터 임포트
    • SQL을 사용한 관계형 데이터베이스에서의 데이터 임포트
    • SQL 쿼리 작성
  10. 고급 노드 설명
  11. 데이터 분석
    • 데이터 분석을 위한 준비
    • 데이터의 품질 및 검증
    • 통계적 데이터 조사
    • 데이터 모델링
  12. 변수 및 루프 활용 소개
  13. 고급, 자동화된 프로세스 작성
  14. 결과 시각화
  15. 공개 및 무료 데이터 소스
  16. 데이터 마이닝 기초
    • 선택된 데이터 마이닝 작업 및 프로세스 설명
  17. 데이터에서 지식 발견
    • 웹 마이닝
    • SNA - 사회 네트워크
    • 텍스트 마이닝 - 문서 분석
    • 지도 상의 데이터 시각화
  18. 다른 도구와 KNIME 통합
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. 보고서 작성
  20. 교육 요약

요건

수학적 분석의 기본 지식.

통계학의 기본 지식.

 35 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

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