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Schulungsübersicht

  1. Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlagen der KNIME-Plattform
    • Installation und Konfiguration
    • Vorstellung der Benutzeroberfläche
  3. Vorstellung der Plattform im Kontext der Werkzeugintegration
  4. Einstieg in die Arbeit: Erstellung von Workflows
  5. Methodik zur Erstellung geschäftlicher Modelle und Datenverarbeitungsprozesse
    • Dokumentation der Arbeit
    • Methoden zum Import und Export von Prozessen
  6. Vorstellung grundlegender Knoten
  7. Vorstellung von ETL-Prozessen
  8. Methodik des Data Mining
  9. Methoden des Datenimports
    • Import von Dateien
    • Import von Daten aus relationalen Datenbanken mittels SQL
    • Erstellen von SQL-Abfragen
  10. Vorstellung fortgeschrittener Knoten
  11. Datenanalyse
    • Vorbereitung der Daten für die Analyse
    • Qualität und Überprüfung der Daten
    • statistische Datenauswertung
    • Datenmodellierung
  12. Einführung in die Verwendung von Variablen und Schleifen
  13. Erstellung fortschrittlicher, automatisierter Prozesse
  14. Visualisierung der Ergebnisse
  15. Open-Source- und kostenfreie Datenquellen
  16. Grundlagen des Data Mining
    • Vorstellung ausgewählter Arten von Data-Mining-Aufgaben und -Prozessen
  17. Wissensentdeckung aus Daten
    • Web Mining
    • SNA – Social Network Analysis
    • Text Mining – Dokumentenanalyse
    • Visualisierung von Daten auf Karten
  18. Integration weiterer Tools mit KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellung von Berichten
  20. Zusammenfassung der Schulung

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in mathematischer Analyse.

Grundkenntnisse in Statistik.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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