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Schulungsübersicht
- Einführung in Datenverarbeitung und -analyse
-
Grundlagen der KNIME-Plattform
- Installation und Konfiguration
- Vorstellung der Benutzeroberfläche
- Präsentation der Plattform im Hinblick auf Toolintegration
- Einstieg in die Arbeit: Erstellung von Workflows
-
Methodik zur Erstellung geschäftsrelevanter Modelle sowie Datenverarbeitungsprozesse
- Dokumentation der Arbeit
- Methoden zum Import und Export von Prozessen
- Vorstellung grundlegender Nodes
- Darstellung von ETL-Prozessen
- Methoden des Data Mining
-
Methoden des Datenimports
- Import von Dateien
- Import aus relationalen Datenbanken mittels SQL
- Erstellung von SQL-Abfragen
- Vorstellung fortgeschrittener Nodes
-
Datenanalyse
- Datenvorbereitung für die Analyse
- Qualitätssicherung und Prüfung der Daten
- statistische Datenuntersuchung
- Datenmodellierung
- Einstieg in die Verwendung von Variablen und Schleifen
- Aufbau fortgeschrittener, automatisierter Prozesse
- Visualisierung der Ergebnisse
- Allgemein zugängliche und kostenlose Datenquellen
-
Grundlagen des Data Mining
- Vorstellung ausgewählter Data-Mining-Aufgaben und -Prozesse
-
Wissensentdeckung aus Daten
- Web Mining
- SNA – Soziale Netzwerke
- Text Mining – Dokumentenanalyse
- Visualisierung von Daten auf Karten
-
Integration weiterer Tools in KNIME
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- Erstellung von Berichten
- Zusammenfassung der Schulung
Voraussetzungen
Kenntnisse der Grundlagen der mathematischen Analysis.
Kenntnisse der Statistikgrundlagen.
35 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung