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Plan du cours

  1. Introduction au traitement et à l'analyse des données
  2. Informations de base sur la plate-forme KNIME
    • installation et configuration
    • présentation de l'interface
  3. Présentation de la plate-forme sous l'angle de l'intégration d'outils
  4. Introduction au travail. Création de flux de travail
  5. Méthodologie de création de modèles commerciaux et de processus de traitement des données
    • documentation du travail
    • méthodes d'import et d'export des processus
  6. Présentation des nœuds de base
  7. Présentation des processus ETL
  8. Méthodologies d'exploration de données
  9. Méthodologie d'importation des données
    • import de données depuis des fichiers
    • import de données depuis des bases de données relationnelles en utilisant SQL
    • création de requêtes SQL
  10. Présentation des nœuds avancés
  11. Analyse des données
    • préparation des données pour l'analyse
    • qualité et vérification des données
    • étude statistique des données
    • modélisation des données
  12. Introduction à l'utilisation des variables et des boucles
  13. Création de processus avancés et automatisés
  14. Visualisation des résultats
  15. Sources de données accessibles et gratuites
  16. Bases du Data Mining
    • Présentation de certains types de tâches et processus de Data Mining
  17. Découverte de connaissances à partir de données
    • Web Mining
    • SNA – réseaux sociaux
    • Text Mining – analyse de documents
    • visualisation des données sur des cartes
  18. Intégration d'autres outils avec KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Création de rapports
  20. Résumé de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des bases de la statistique.

 35 Heures

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