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 (3)

Related Categories