Schulungsübersicht

Einführung

Erste Schritte mit Knime

  • Was ist KNIME?
  • KNIME Analytik
  • KNIME Server

Machine Learning

  • Computergestützte Lerntheorie
  • Computer Algorithmen für rechnergestützte Erfahrung

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren KNIME

KNIME Knotenpunkte

  • Hinzufügen von Knoten
  • Accessing und Lesen von Daten
  • Zusammenführen, Aufteilen und Filtern von Daten
  • Gruppieren und Drehen von Daten
  • Bereinigen von Daten

Modellierung

  • Arbeitsabläufe erstellen
  • Daten importieren
  • Aufbereitung von Daten
  • Daten visualisieren
  • Erstellen eines Entscheidungsbaummodells
  • Arbeiten mit Regressionsmodellen
  • Vorhersage von Daten
  • Vergleichen und Abgleichen von Daten

Lerntechniken

  • Arbeiten mit Random-Forest-Techniken
  • Polynomielle Regression verwenden
  • Zuweisung von Klassen
  • Modelle auswerten

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrungen mit Python
  • R-Erfahrung

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (4)

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