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課程簡介

第一天:

模块1:KNIME Analytics Platform概述

  • 安装
  • 启动与自定义KNIME Analytics Platform
  • 节点、数据与工作流程
  • 数据科学周期

模块2:数据访问

  • 从文件读取数据
  • 访问REST服务

模块3:ETL与数据处理

  • 行与列过滤
  • 聚合器
  • 连接与合并
  • 转换:转换、替换、标准化和新特征生成
  • 时间序列分析的数据准备

第二天:

模块4:导出数据

  • 写入文件
  • 生成报告

模块5:数据可视化

  • 交互式单变量视觉探索
  • 交互式多变量视觉探索
  • 高级可视化功能

模块6:使用KNIME进行预测分析

  • 数据挖掘基本概念
  • 回归
  • 决策树家族
  • 模型评估

第三天:

模块7:控制流程

  • 工作流程参数化:流程变量
  • 重新执行工作流程部分:循环
  • 清理工作流程

模块8:基于KNIME Analytics Platform的动手案例研究

最低要求

推荐条件

  • 对数据理解有基本认识。
  • 具备基础数据处理经验。

目标受众

  • 数据分析师
  • 数据科学家
  • 业务分析师
 21 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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