Schulungsübersicht

  1. Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlegende Informationen zur KNIME-Plattform
    • Installation und Konfiguration
    • Überblick über die Benutzeroberfläche
  3. Überblick über die Plattform im Hinblick auf die Toolintegration
  4. Einführung in die Arbeit. Erstellen von Workflows
  5. Methodik der Erstellung von Geschäftsmodellen und Datenverarbeitungsprozessen
    • Dokumentation der Arbeit
    • Methoden zum Importieren und Exportieren von Prozessen
  6. Überblick über die grundlegenden Knoten
  7. Überblick über ETL-Prozesse
  8. Methodiken der Datenexploration
  9. Methodik des Datensimports
    • Importieren von Daten aus Dateien
    • Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken mit SQL
    • Erstellen von SQL-Abfragen
  10. Überblick über fortgeschrittene Knoten
  11. Datenanalyse
    • Vorbereitung der Daten für die Analyse
    • Qualität und Überprüfung der Daten
    • statistische Datenerhebung
    • Datenmodellierung
  12. Einführung in die Nutzung von Variablen und Schleifen
  13. Erstellung fortschrittlicher, automatisierter Prozesse
  14. Visualisierung der Ergebnisse
  15. Frei verfügbare und kostenlose Datenquellen
  16. Grundlagen des Data Mining
    • Überblick über ausgewählte Arten von Aufgaben und Prozessen des Data Minings
  17. Wissensentdeckung in Daten
    • Web Mining
    • SNA – soziale Netzwerke
    • Text Mining – Dokumentanalyse
    • Visualisierung von Daten auf Karten
  18. Integration anderer Tools mit KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellung von Berichten
  20. Zusammenfassung des Trainings

Voraussetzungen

Kenntnisse der Grundlagen der mathematischen Analysis.

Kenntnisse der Grundlagen der Statistik.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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