Course Outline

  1. 데이터 처리 및 분석 소개
  2. 플랫폼에 대한 기본 정보 KNIME
    • 설치 및 구성
    • 인터페이스 개요
  3. 도구 통합 측면에서 플랫폼에 대한 논의
  4. 일 소개. 흐름 만들기
  5. 비즈니스 모델 및 데이터 처리 프로세스 생성 방법론
    • 작업 문서
    • 프로세스 가져오기 및 내보내기 방법
  6. 기본 노드 개요
  7. ETL 프로세스 개요
  8. 데이터 마이닝 방법론
  9. 데이터 가져오기 방법
    • 파일에서 데이터 가져오기
    • SQL를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 데이터 가져오기
    • 쿼리 생성 SQL
  10. 고급 노드 개요
  11. 데이터 분석
    • 분석을 위한 데이터 준비
    • 품질 및 데이터 확인
    • 데이터의 통계적 조사
    • 데이터 모델링
  12. 변수 및 루프 사용 소개
  13. 고급 자동화 프로세스 구축
  14. 결과 시각화
  15. 공개적으로 사용 가능한 무료 데이터 소스
  16. 기본 Data Mining
    • 선택된 유형의 작업 및 프로세스 개요 Data Mining
  17. 데이터에서 지식을 발견하다
    • 웹 마이닝
    • SNA – 소셜 네트워크
    • 텍스트 마이닝 – 문서 분석
    • 지도의 데이터 시각화
  18. KNIME와 다른 도구의 통합
    • 아르 자형
    • Java
    • Python
    • 게피
    • [삼]
  19. 보고서 작성
  20. 훈련 요약

Requirements

수학적 분석의 기초에 대한 지식.

통계의 기초에 대한 지식.

 35 Hours

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