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课程大纲
- 数据处理和分析简介
- 平台基本信息 KNIME
- 安装和配置
- 接口概述
- 工具集成方面的平台概述
- 工作介绍。创建流
- 创建业务模型和数据处理流程的方法
- 工作文件
- 导入和导出流程的方法
- 基本节点概述
- ETL 流程概述
- 数据挖掘方法
- 数据导入方法
- 从文件导入数据
- 使用 SQL 从关系数据库导入数据
- 创建查询 SQL
- 高级节点概述
- 数据分析
- 准备要分析的数据
- 质量和数据验证
- 统计数据审查
- 数据建模
- 变量和循环使用简介
- 构建先进的自动化流程
- 可视化结果
- 免费提供和免费的数据源
- 基础 Data Mining
- 讨论选定的任务和流程类型 Data Mining
- 从数据中发现见解
- 网络挖掘
- SNA – 社交网络
- 文本挖掘 – 文档分析
- 在地图上可视化数据
- 将其他工具与 KNIME 集成
- R
- Java
- Python
- 格菲
- Neo4j
- 构建报表
- 培训摘要
要求
了解数学分析的基础知识。
了解统计学的基础知识。
35 小时
客户评论 (3)
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
课程 - KNIME Analytics Platform for BI
It's a hands-on session.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
课程 - Talend Open Studio for ESB
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.