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Schulungsübersicht

  1. Einführung in Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlagen der KNIME-Plattform
    • Installation und Konfiguration
    • Übersicht über die Benutzeroberfläche
  3. Integration von externen Werkzeugen in KNIME
  4. Einstieg: Erstellung von Datenflüssen
  5. Methodik zur Entwicklung geschäftlicher Modelle und Datenprozesse
    • Dokumentation der Arbeitsschritte
    • Verfahren zum Import und Export von Prozessen
  6. Besprechung wichtiger Knotentypen
  7. Erläuterung der ETL-Prozesse
  8. Methoden des Data Minings
  9. Datenimport-Techniken
    • Import aus Dateien
    • Import aus relationalen Datenbanken mittels SQL
    • Erstellung von SQL-Abfragen
  10. Erläuterung fortgeschrittener Knotentypen
  11. Datenanalyse
    • Vorbereitung der Daten für die Analyse
    • Datengüte und Überprüfung
    • Statistische Auswertungen der Daten
    • Modellierung von Datenstrukturen
  12. Grundlagen zum Einsatz von Variablen und Schleifen
  13. Erstellung automatisierter, komplexer Prozesse
  14. Visualisierung der Analyseergebnisse
  15. Öffentlich zugängliche und kostenlose Datenquellen
  16. Grundlagen des Data Minings
    • Übersicht zu typischen Aufgabenstellungen und Verfahren des Data Minings
  17. Wissensgewinnung aus Daten
    • Web Mining
    • SNA – Analyse sozialer Netzwerke
    • Text Mining – Verarbeitung von Dokumenten
    • Kartografische Visualisierung von Daten
  18. Integration anderer Werkzeuge in KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellung von Berichten
  20. Zusammenfassung der Schulungsinhalte

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in mathematischer Analyse.

Grundverständnis der Statistik.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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