Plan du cours

  1. Introduction au traitement et à l'analyse des données
  2. Informations de base sur la plateforme KNIME
    • installation et configuration
    • présentation de l'interface utilisateur
  3. Présentation de la plateforme en termes d'intégration des outils
  4. Introduction à l'utilisation. Création de flux de travail
  5. Méthodologie pour créer des modèles d'affaires et des processus de traitement des données
    • documentation du travail
    • méthodes d'importation et d'exportation de processus
  6. Présentation des nœuds de base
  7. Présentation des processus ETL
  8. Méthodologies d'exploration des données
  9. Méthodologie pour importer des données
    • importation de données à partir de fichiers
    • importation de données à partir de 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
    • analyse statistique des données
    • modélisation des données
  12. Introduction à l'utilisation de variables et de boucles
  13. Création de processus avancés et automatisés
  14. Visualisation des résultats
  15. Sources de données accessibles au public et gratuites
  16. Bases du Data Mining
    • Présentation des types sélectionnés de tâches et de processus de Data Mining
  17. Découverte de la connaissance à partir des 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. Conclusion de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des bases de la statistique.

 35 Heures

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