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Schulungsübersicht

  1. Einführung in Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlagen der KNIME-Plattform
    • Installation und Konfiguration
    • Vorstellung der Benutzeroberfläche
  3. Präsentation der Plattform im Hinblick auf Toolintegration
  4. Einstieg in die Arbeit: Erstellung von Workflows
  5. Methodik zur Erstellung geschäftsrelevanter Modelle sowie Datenverarbeitungsprozesse
    • Dokumentation der Arbeit
    • Methoden zum Import und Export von Prozessen
  6. Vorstellung grundlegender Nodes
  7. Darstellung von ETL-Prozessen
  8. Methoden des Data Mining
  9. Methoden des Datenimports
    • Import von Dateien
    • Import aus relationalen Datenbanken mittels SQL
    • Erstellung von SQL-Abfragen
  10. Vorstellung fortgeschrittener Nodes
  11. Datenanalyse
    • Datenvorbereitung für die Analyse
    • Qualitätssicherung und Prüfung der Daten
    • statistische Datenuntersuchung
    • Datenmodellierung
  12. Einstieg in die Verwendung von Variablen und Schleifen
  13. Aufbau fortgeschrittener, automatisierter Prozesse
  14. Visualisierung der Ergebnisse
  15. Allgemein zugängliche und kostenlose Datenquellen
  16. Grundlagen des Data Mining
    • Vorstellung ausgewählter Data-Mining-Aufgaben und -Prozesse
  17. Wissensentdeckung aus Daten
    • Web Mining
    • SNA – Soziale Netzwerke
    • Text Mining – Dokumentenanalyse
    • Visualisierung von Daten auf Karten
  18. Integration weiterer Tools in KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellung von Berichten
  20. Zusammenfassung der Schulung

Voraussetzungen

Kenntnisse der Grundlagen der mathematischen Analysis.

Kenntnisse der Statistikgrundlagen.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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