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Schulungsübersicht

Einführung

Erste Schritte mit Knime

  • Was ist KNIME?
  • KNIME Analytics
  • KNIME Server

Machine Learning

  • Theoretische Grundlagen des computergestützten Lernens
  • Computer-Algorithmen für computationale Erfahrungen

Vorbereitung der Entwicklungsumgebung

  • Installation und Konfiguration von KNIME

KNIME Knoten

  • Hinzufügen von Knoten
  • Zugriff auf Daten und Datenerfassung
  • Zusammenführen, Teilen und Filtern von Daten
  • Gruppieren und Pivotieren von Daten
  • Bereinigen von Daten

Modellierung

  • Erstellen von Workflows
  • Importieren von Daten
  • Vorbereiten von Daten
  • Visualisieren von Daten
  • Erstellen eines Entscheidungsbaummodells
  • Arbeiten mit Regressionsmodellen
  • Vorhersagen von Daten
  • Vergleichen und Abgleichen von Daten

Lernverfahren

  • Arbeiten mit Random Forest Techniken
  • Verwenden von Polynomialer Regression
  • Zuweisen von Klassen
  • Bewerten von Modellen

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Python
  • Erfahrungen mit R

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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