Schulungsübersicht

  1. Einführung in die Datenverarbeitung und -analyse
  2. Grundlegende Informationen über die Plattform KNIME
    • Installation und Konfiguration
    • Überblick über die Schnittstelle
  3. Diskussion der Plattform im Hinblick auf die Tool-Integration
  4. Einführung in die Workflows. Erstellung von Arbeitsabläufen
  5. Methodik zur Erstellung von Geschäftsmodellen und Datenprozessen
    • Dokumentation von Arbeitsabläufen
    • Methoden zum Importieren und Exportieren von Prozessen
  6. Diskussion von Basisknoten
  7. Erörterung von ETL-Prozessen
  8. Data-Mining-Methoden
  9. Datenimport-Methoden
    • Importieren von Daten aus Dateien
    • Importieren von Daten aus relationalen Datenbanken mit SQL
    • Abfragegenerierung SQL
  10. Diskussion von fortgeschrittenen Knotenpunkten
  11. Analyse von Daten
    • Vorbereitung der Daten für die Analyse
    • Datenqualität und -prüfung
    • Statistische Prüfung von Daten
    • Datenmodellierung
  12. Einführung in die Verwendung von Variablen und Schleifen
  13. Aufbau fortgeschrittener, automatisierter Prozesse
  14. Visualisierung von Ergebnissen
  15. Öffentlich zugängliche und kostenlose Datenquellen
  16. Grundlagen Data Mining
    • Überblick über ausgewählte Arten von Aufgaben und Prozessen Data Mining
  17. Wissen aus Daten gewinnen
    • Web Mining
    • SNA - soziale Netzwerke
    • Text Mining - Dokumentenanalyse
    • Datenvisualisierung auf Karten
  18. Integration von anderen Werkzeugen mit KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Erstellung von Berichten
  20. Zusammenfassung der Ausbildung

Voraussetzungen

Kenntnis der Grundlagen der mathematischen Analyse.

Kenntnisse über die Grundlagen der Statistik.

 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (3)

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