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Zertifikat
Schulungsübersicht
Einführung
Erste Schritte mit KNIME
- Was ist KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Maschinelles Lernen
- Computergestützte Lerntheorie
- Computer-Algorithmen für computergestützte Erfahrungen
Vorbereitung der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von KNIME
KNIME-Knoten
- Hinzufügen von Knoten
- Zugriff auf und Lesen von Daten
- Zusammenführen, Teilen und Filtern von Daten
- Gruppieren und Pivotieren von Daten
- Bereinigen von Daten
Modellierung
- Erstellen von Workflows
- Importieren von Daten
- Vorbereitung von Daten
- Visualisieren von Daten
- Erstellen eines Entscheidungsbaum-Modells
- Arbeiten mit Regressionsmodellen
- Vorhersagen von Daten
- Vergleichen und Abgleichen von Daten
Lernverfahren
- Arbeiten mit Random-Forest-Verfahren
- Verwendung polynomialer Regression
- Zuweisen von Klassen
- Bewerten von Modellen
Zusammenfassung und Fazit
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python
- Erfahrung mit R
Zielgruppe
- Data Scientists
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
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