Schulungsübersicht

    Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse. Grundlegende Informationen zur KNIME-Plattform, Installation und Konfiguration, Überblick über die Schnittstelle. Überblick über die Plattform im Hinblick auf die Tool-Integration. Einführung in die Arbeit. Flows erstellen Methodik zum Erstellen von Geschäftsmodellen und Datenverarbeitungsprozessen Arbeitsdokumentationsmethoden zum Importieren und Exportieren von Prozessen Übersicht über grundlegende Knoten Übersicht über ETL-Prozesse Data-Mining-Methoden Datenimportmethodik Importieren von Daten aus Dateien Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken mithilfe von SQL Erstellen von Abfragen [5 ] Übersicht fortgeschrittene Knoten Datenanalyse Aufbereitung von Daten zur Analysequalität und Überprüfung der Daten statistische Datenprüfung Datenmodellierung Einführung in die Verwendung von Variablen und Schleifen Aufbau fortgeschrittener, automatisierter Prozesse Visualisierung von Ergebnissen Öffentlich verfügbare und kostenlose Datenquellen Grundlagen des Data Mining Diskussion ausgewählter Arten von Data-Mining-Aufgaben und -Prozessen. Entdecken von Wissen aus Daten. Web Mining SNA – soziale Netzwerke. Text Mining – Dokumentanalyse

Voraussetzungen

Kenntnisse über die Grundlagen der mathematischen Analyse.

Kenntnisse der grundlegenden Statistik.

  35 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (2)

Kombinierte Kurse

Data Science with KNIME Analytics Platform

  21 Stunden

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