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課程簡介

  1. 數據處理和分析入門
  2. KNIME 平台的基本信息
    • 安裝與配置
    • 接口概述
  3. 關於平台集成的討論
  4. 工作入門。建立流程
  5. 商業模型和方法論以及數據處理流程的創建方法
    • 文檔工作
    • 流程導入與導出的方法
  6. 基本節點的概述
  7. ETL 過程的概述
  8. 數據挖掘的方法
  9. 數據導入方法
    • 從文件導入數據
    • 使用 SQL 從關係型數據庫導入數據
    • 創建 SQL 查詢
  10. 高級節點的概述
  11. 數據分析
    • 為分析準備數據
    • 數據質量和檢查
    • 統計數據研究
    • 數據建模
  12. 變量與迴圈的初步應用
  13. 構建高級自動化流程
  14. 結果可視化
  15. 公共和免費的數據源
  16. 數據挖掘基礎
    • 特定類型的數據挖掘任務與過程概述
  17. 從數據中提取知識
    • Web Mining
    • SNA – 社交網絡分析
    • Text Mining – 文件分析
    • 在地圖上進行數據可視化
  18. 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

了解數學分析的基礎知識。

了解統計學的基礎知識。

 35 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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