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Course Outline
- 데이터 처리 및 분석 소개
- 플랫폼에 대한 기본 정보 KNIME
- 설치 및 구성
- 인터페이스 개요
- 도구 통합 측면에서 플랫폼에 대한 논의
- 일 소개. 흐름 만들기
- 비즈니스 모델 및 데이터 처리 프로세스 생성 방법론
- 작업 문서
- 프로세스 가져오기 및 내보내기 방법
- 기본 노드 개요
- ETL 프로세스 개요
- 데이터 마이닝 방법론
- 데이터 가져오기 방법
- 파일에서 데이터 가져오기
- SQL를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 데이터 가져오기
- 쿼리 생성 SQL
- 고급 노드 개요
- 데이터 분석
- 분석을 위한 데이터 준비
- 품질 및 데이터 확인
- 데이터의 통계적 조사
- 데이터 모델링
- 변수 및 루프 사용 소개
- 고급 자동화 프로세스 구축
- 결과 시각화
- 공개적으로 사용 가능한 무료 데이터 소스
- 기본 Data Mining
- 선택된 유형의 작업 및 프로세스 개요 Data Mining
- 데이터에서 지식을 발견하다
- 웹 마이닝
- SNA – 소셜 네트워크
- 텍스트 마이닝 – 문서 분석
- 지도의 데이터 시각화
- KNIME와 다른 도구의 통합
- 아르 자형
- Java
- Python
- 게피
- [삼]
- 보고서 작성
- 훈련 요약
Requirements
수학적 분석의 기초에 대한 지식.
통계의 기초에 대한 지식.
35 Hours
회원 평가 (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
Course - KNIME Analytics Platform for BI
It's a hands-on session.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Course - Talend Open Studio for ESB
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.