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Schulungsübersicht
- Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse
-
Grundlagen der KNIME-Plattform
- Installation und Konfiguration
- Vorstellung der Benutzeroberfläche
- Vorstellung der Plattform im Kontext der Werkzeugintegration
- Einstieg in die Arbeit: Erstellung von Workflows
-
Methodik zur Erstellung geschäftlicher Modelle und Datenverarbeitungsprozesse
- Dokumentation der Arbeit
- Methoden zum Import und Export von Prozessen
- Vorstellung grundlegender Knoten
- Vorstellung von ETL-Prozessen
- Methodik des Data Mining
-
Methoden des Datenimports
- Import von Dateien
- Import von Daten aus relationalen Datenbanken mittels SQL
- Erstellen von SQL-Abfragen
- Vorstellung fortgeschrittener Knoten
-
Datenanalyse
- Vorbereitung der Daten für die Analyse
- Qualität und Überprüfung der Daten
- statistische Datenauswertung
- Datenmodellierung
- Einführung in die Verwendung von Variablen und Schleifen
- Erstellung fortschrittlicher, automatisierter Prozesse
- Visualisierung der Ergebnisse
- Open-Source- und kostenfreie Datenquellen
-
Grundlagen des Data Mining
- Vorstellung ausgewählter Arten von Data-Mining-Aufgaben und -Prozessen
-
Wissensentdeckung aus Daten
- Web Mining
- SNA – Social Network Analysis
- Text Mining – Dokumentenanalyse
- Visualisierung von Daten auf Karten
-
Integration weiterer Tools mit KNIME
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- Erstellung von Berichten
- Zusammenfassung der Schulung
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in mathematischer Analyse.
Grundkenntnisse in Statistik.
35 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung