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课程大纲
- 数据处理与分析介绍
-
KNIME平台基础知识
- 安装与配置
- 界面介绍
- 工具集成的平台概述
- 工作流程的创建
-
业务模型与数据处理流程的创建方法
- 工作文档化
- 流程的导入与导出方法
- 基本节点的介绍
- ETL流程的介绍
- 数据挖掘的方法
-
数据导入的方法
- 从文件导入数据
- 使用SQL从关系型数据库导入数据
- SQL查询的创建
- 高级节点的介绍
-
数据分析
- 数据准备
- 数据质量检查
- 数据统计分析
- 数据建模
- 变量与循环的使用介绍
- 构建高级自动化流程
- 结果的可视化
- 公开的免费数据源
-
数据挖掘基础
- 数据挖掘任务与流程的介绍
-
从数据中挖掘知识
- Web挖掘
- 社交网络分析(SNA)
- 文本挖掘 - 文档分析
- 地图数据可视化
-
其他工具与KNIME的集成
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- 报告的构建
- 培训总结
要求
具备基础数学分析知识。
具备基础统计学知识。
35 小时
客户评论 (3)
通过动手实践的例子,我们能够真实感受到程序如何运作。良好的解释以及理论概念与实际应用的有效结合。
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
机器翻译
我最喜欢这次培训的是它的组织和地点
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
课程 - ArcGIS for Spatial Analysis
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这是一个实践环节。
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
课程 - Talend Open Studio for ESB
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