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코스 개요

소개

Knime 시작하기

  • KNIME이란 무엇인가?
  • KNIME 분석 기능
  • KNIME 서버

머신러닝 개론

  • 계산 기반 학습 이론
  • 컴퓨터 알고리즘과 계산 경험 활용법

개발 환경 설정

  • KNIME 설치 및 구성 방법

KNIME 노드 활용법

  • 노드 추가하기
  • 데이터 접근 및 읽기
  • 데이터 병합, 분할 및 필터링
  • 데이터 그룹화 및 피벗 처리
  • 데이터 정제 방법

모델링 기법

  • 워크플로우 생성하기
  • 데이터 불러오기
  • 데이터 준비 과정
  • 데이터 시각화 방법
  • 의사결정 나무 모델 생성하기
  • 회귀 분석 모델 활용법
  • 데이터 예측 방법
  • 데이터 간 비교 및 매칭 기법

학습 기법의 활용

  • 랜덤 포레스트 알고리즘 적용 방법
  • 다항 회귀 분석 사용법
  • 데이터 클래스 지정하기
  • 모델 평가 방법

요약 및 마무리

요건

  • 파이썬 사용 경험
  • R 활용 경험

대상자

  • 데이터 사이언티스트
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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