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課程簡介
- 數據處理和入門介紹
-
KNIME 平台基礎知識
- 安裝與配置
- 界面概述
- 工具集成角度下的平台概述
- 工作起步:創建流程
-
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
- 基本節點概述
- ETL 流程概述
- 數據挖掘方法論
-
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
- 高級節點概述
-
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
- 變量與循環使用入門
- 構建複雜自動化流程
- 可視化結果
- 通用及免費數據源
-
Data Mining 基礎知識
- 概述特定類型的 Data Mining 任務與流程
-
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
-
KNIME 與其他工具的集成
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- 報告生成
- 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
客戶評論 (2)
做練習
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
課程 - QGIS for Geographic Information System
機器翻譯
通過動手實踐的例子,我們能夠真實感受到程序如何運作。良好的解釋以及理論概念與實際應用的有效結合。
Ian - Archeoworks Inc.
課程 - ArcGIS Fundamentals
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