Kursplan

  1. En introduksjon til databehandling og analyse
  2. Grunnleggende informasjon om plattformen KNIME
    • installasjon og konfigurasjon
    • grensesnitt oversikt
  3. Diskusjon av plattformen når det gjelder verktøyintegrasjon
  4. Introduksjon til arbeid. Skaper flyter
  5. Metodikk for å lage forretningsmodeller og databehandlingsprosesser
    • arbeidsdokumentasjon
    • prosess import og eksport metoder
  6. Oversikt over grunnleggende noder
  7. Oversikt over ETL-prosesser
  8. Metoder for datautvinning
  9. Dataimportmetodikk
    • importere data fra filer
    • importere data fra relasjonsdatabaser ved hjelp av SQL
    • opprette spørringer SQL
  10. Avansert nodeoversikt
  11. Dataanalyse
    • forberede data for analyse
    • kvalitets- og datakontroll
    • statistisk undersøkelse av data
    • datamodellering
  12. Innføring i bruk av variabler og løkker
  13. Bygge avanserte, automatiserte prosesser
  14. Visualisering av resultater
  15. Offentlig tilgjengelige og gratis datakilder
  16. Grunnleggende Data Mining
    • Oversikt over utvalgte typer oppgaver og prosesser Data Mining
  17. Oppdage kunnskap fra data
    • Web Mining
    • SNA – sosiale nettverk
    • Tekstgruvedrift – dokumentanalyse
    • datavisualisering på kart
  18. Integrasjon av andre verktøy med KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Byggerapporter
  20. Oppsummering av trening

Krav

Kunnskap om grunnleggende matematisk analyse.

Kunnskap om det grunnleggende innen statistikk.

 35 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (2)

Upcoming Courses

Related Categories