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Schulungsübersicht

Einleitung

Erste Schritte mit KNIME

  • Was ist KNIME?
  • Analysemöglichkeiten in KNIME
  • Der KNIME Server

Maschinelles Lernen

  • Grundlagen der algorithmischen Lernprozesse
  • Algorithmische Ansätze zur Berechnung von Lernergebnissen

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

  • Installation und Konfiguration von KNIME

KNIME-Knoten

  • Hinzufügen neuer Knoten
  • Zugriff auf Daten und deren Einlesen
  • Zusammenführen, Aufteilen sowie Filtern von Datensätzen
  • Gruppierung und Umstrukturierung der Daten
  • Reinigung unvollständiger oder fehlerhafter Daten

Modellierung

  • Erstellung von Arbeitsabläufen
  • Importieren der Daten
  • Vorbereitung der Daten für die Analyse
  • Visualisierung von Datensätzen
  • Erstellung eines Entscheidungsbaummodells
  • Arbeit mit Regressionsmodellen
  • Vorhersage von zukünftigen Werten basierend auf vorhandenen Daten
  • Vergleich und Abgleich verschiedener Datensätze

Lernmethoden

  • Anwendung von Verfahren des zufälligen Walds
  • Nutzung der Polynomialregression
  • Zuweisung entsprechender Klassen zu Datenpunkten
  • Bewertung sowie Validierung erstellter Modelle

Zusammenfassung und Abschluss

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Verwendung von Python
  • Kenntnisse im Umgang mit R

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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