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課程簡介

  1. 數據處理和入門介紹
  2. KNIME 平台基礎知識
    • 安裝與配置
    • 界面概述
  3. 工具集成角度下的平台概述
  4. 工作起步:創建流程
  5. 商業模型和數據處理流程的方法論
    • 工作流程文檔化
    • 導入導出流程方法
  6. 基本節點概述
  7. ETL 流程概述
  8. 數據挖掘方法論
  9. 數據導入方法論
    • 從文件導入數據
    • 使用 SQL 從關係數據庫導入數據
    • 創建 SQL 查詢
  10. 高級節點概述
  11. 數據分析
    • 數據準備以供分析
    • 數據質量與驗證
    • 統計數據探索
    • 建模方法
  12. 變量與循環使用入門
  13. 構建複雜自動化流程
  14. 可視化結果
  15. 通用及免費數據源
  16. Data Mining 基礎知識
    • 概述特定類型的 Data Mining 任務與流程
  17. 從數據中發現知識
    • Web Mining
    • SNA – 社會網絡分析
    • Text Mining – 文本文檔分析
    • 地圖上的數據可視化
  18. KNIME 與其他工具的集成
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. 報告生成
  20. 培訓總結

最低要求

具備基本數學分析知識。

具備基本統計學知識。

 35 小時

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