Návrh Školení

  1. Úvod do zpracování a analýzy dat
  2. Základní informace o platformě KNIME
    • instalace a konfigurace
    • přehled rozhraní
  3. Diskuse o platformě z hlediska integrace nástrojů
  4. Úvod do práce. Vytváření toků
  5. Metodika tvorby obchodních modelů a procesů zpracování dat
    • pracovní dokumentaci
    • zpracovat metody importu a exportu
  6. Přehled základních uzlů
  7. Přehled ETL procesů
  8. Metodologie dolování dat
  9. Metodika importu dat
    • importovat data ze souborů
    • import dat z relačních databází pomocí SQL
    • vytváření dotazů SQL
  10. Pokročilý přehled uzlů
  11. Analýza dat
    • příprava dat pro analýzu
    • kontrola kvality a dat
    • statistické zkoumání dat
    • datové modelování
  12. Úvod do použití proměnných a smyček
  13. Budování pokročilých, automatizovaných procesů
  14. Vizualizace výsledků
  15. Veřejně dostupné a bezplatné zdroje dat
  16. Základy Data Mining
    • Přehled vybraných typů úkolů a procesů Data Mining
  17. Objevování znalostí z dat
    • Web Mining
    • SNA – sociální sítě
    • Text Mining – analýza dokumentů
    • vizualizace dat na mapách
  18. Integrace dalších nástrojů s KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Stavební zprávy
  20. Shrnutí tréninku

Požadavky

Znalost základů matematické analýzy.

Znalost základů statistiky.

 35 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (3)

Upcoming Courses

Související kategorie