Referanse
Kursplan
Innføring
Kom i gang med KNIME
- Hva er KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Maskinlæring
- Beregningsbasert læringsteori
- Algoritmer for beregningsmessig erfaring
Forberede utviklingsmiljøet
- Installasjon og konfigurering av KNIME
KNIME-knutter
- Legge til knutter
- Åpnings- og lesing av data
- Sammenføyning, deling og filtrering av data
- Gruppering og vending av data
- Rengjøring av data
Modellering
- Opprettelse av workflows
- Importering av data
- Forberedelse av data
- Visualisering av data
- Opprettelse av beslutningstrærmodeller
- Arbeid med regressionsmodeller
- Prediksjon av data
- Sammenligning og tilpasning av data
Læringsmetoder
- Arbeid med tilfeldige skogsteknikker
- Bruk av polynomiell regresjon
- Tilordning av klasser
- Evaluering av modeller
Sammendrag og konklusjon
Krav
- Erfaring med Python
- R-erfaring
Målgruppe
- Datavitenskapsfolk
Referanser (4)
Praktiske eksempler gav oss en ekte opplevelse av hvordan programmet fungerer. gode forklaringer og integrering av teoretiske konsepter og hvordan de henger sammen med praktiske anvendelser.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maskinoversatt
Alle emner han dekket, inkludert eksempler. Han forklarte også hvordan de er nyttige i vår daglige jobb.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maskinoversatt
Jeg likte virkelig treningen. Jeg fant alle modulene relevante for problemene jeg prøver å løse på jobb. Integrasjonen av treningen med Jupyter-ark er virkelig imponerende.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Kurs - Python for Geographic Information System (GIS)
Maskinoversatt
Det jeg likte best med treningen var organiseringen og stedet.
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Kurs - ArcGIS for Spatial Analysis
Maskinoversatt