Schulungsübersicht

  1. Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlegende Informationen zur Plattform KNIME
    • Installation und Konfiguration
    • Überblick über die Benutzeroberfläche
  3. Diskussion der Plattform im Aspekt der Tool-Integrationen
  4. Einführung in die Arbeit. Erstellen von Workflows
  5. Methodologie zur Erstellung von Geschäftsmodellen und Datenverarbeitungsprozessen
    • Dokumentation der Arbeit
    • Methoden zum Importieren und Exportieren von Prozessen
  6. Überblick über die grundlegenden Knotenpunkte
  7. Diskussion der ETL-Prozesse
  8. Methoden zur Datenexploration
  9. Methodologie zum Importieren von Daten
    • Importieren von Daten aus Dateien
    • Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken unter Verwendung von SQL
    • Erstellen von SQL-Abfragen
  10. Überblick über fortgeschrittene Knotenpunkte
  11. Datenanalyse
    • Vorbereiten von Daten für die Analyse
    • Qualität und Überprüfung der Daten
    • Statistische Datenanalyse
    • Datendatenmodellierung
  12. Einführung in die Nutzung von Variablen und Schleifen
  13. Erstellen fortgeschrittener, automatisierter Prozesse
  14. Visualisierung der Ergebnisse
  15. Allgemein zugängliche und kostenlose Datenquellen
  16. Grundlagen des Data Mining
    • Überblick über ausgewählte Arten von Aufgaben und Prozessen im Data Mining
  17. Wissensentdeckung in Daten
    • Web Mining
    • SNA – soziale Netzwerke
    • Text Mining – Dokumentenanalyse
    • Visualisierung von Daten auf Karten
  18. Integration anderer Tools mit KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellen von Berichten
  20. Zusammenfassung des Trainings

Voraussetzungen

Kenntnisse der Grundlagen der mathematischen Analyse.

Kenntnisse der Grundlagen der Statistik.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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