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인증서
코스 개요
소개
KNIME 시작하기
- KNIME란?
- KNIME 분석
- KNIME 서버
머신러닝
- 계산 학습 이론
- 계산 경험을 위한 컴퓨터 알고리즘
개발 환경 준비하기
- KNIME 설치 및 구성
KNIME 노드
- 노드 추가하기
- 데이터 접근 및 읽기
- 데이터 병합, 분할, 필터링
- 데이터 그룹화 및 피벗
- 데이터 정리하기
모델링
- 워크플로 생성하기
- 데이터 가져오기
- 데이터 준비하기
- 데이터 시각화하기
- 의사결정트리 모델 생성하기
- 회귀 모델 작업하기
- 데이터 예측하기
- 데이터 비교 및 매칭하기
학습 기법
- 랜덤 포레스트 기법 작업하기
- 다항 회귀 사용하기
- 클래스 할당하기
- 모델 평가하기
요약 및 결론
요건
- Python 경험이 있음
- R 경험이 있음
대상
- 데이터 과학자들
14 시간
회원 평가 (4)
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨
그가 다룬 모든 주제와 예시들, 그리고 그것들이 우리의 일상 업무에 어떻게 도움이 되는지 설명했습니다.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
기계 번역됨
저는 이번 훈련을 정말로 즐겼습니다. 모든 모듈이 제가 회사에서 해결하려고 하는 문제들에 적용될 수 있다는 것을 발견했습니다. 훈련이 Jupyter 노트북과 통합된 점이 매우 인상적이었습니다.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
코스 - Python for Geographic Information System (GIS)
기계 번역됨
훈련에서 가장 마음에 들었던 점은 조직과 위치였습니다.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
코스 - ArcGIS for Spatial Analysis
기계 번역됨