План на курса

  1. Въведение в обработката и анализа на данни
  2. Основна информация за платформата KNIME
    • инсталация и конфигурация
    • преглед на интерфейса
  3. Обсъждане на платформата по отношение на интеграцията на инструменти
  4. Въведение в работата. Създаване на потоци
  5. Методология за създаване на бизнес модели и процеси за обработка на данни
    • работна документация
    • методи за импортиране и експортиране на процеси
  6. Преглед на основните възли
  7. Преглед на ETL процесите
  8. Методологии за извличане на данни
  9. Методология за импортиране на данни
    • импортиране на данни от файлове
    • импортиране на данни от релационни бази данни с помощта на SQL
    • създаване на заявки SQL
  10. Разширен преглед на възли
  11. Анализ на данни
    • подготовка на данни за анализ
    • проверка на качеството и данните
    • статистическо изследване на данните
    • моделиране на данни
  12. Въведение в използването на променливи и цикли
  13. Изграждане на напреднали, автоматизирани процеси
  14. Визуализация на резултатите
  15. Обществено достъпни и безплатни източници на данни
  16. Основи Data Mining
    • Преглед на избрани типове задачи и процеси Data Mining
  17. Откриване на знания от данни
    • Уеб копаене
    • SNA – социални мрежи
    • Text Mining – анализ на документи
    • визуализация на данни върху карти
  18. Интегриране на други инструменти с KNIME
    • Р
    • Java
    • Python
    • Гефи
    • Neo4j
  19. Доклади за сгради
  20. Резюме на обучението

Изисквания

Познаване на основите на математическия анализ.

Познаване на основите на статистиката.

 35 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории