Eğitim İçeriği

  1. Veri işleme ve analizine giriş
  2. KNIME platformu hakkında temel bilgiler
    • kurulum ve yapılandırma
    • arayüzün açıklaması
  3. Araçların entegrasyonu açısından platformun açıklaması
  4. Çalışmaya başlama. İş akışlarının oluşturulması
  5. İş modellerinin ve veri işlem süreçlerinin oluşturma metodolojisi
    • çalışma belgeleri
    • süreçlerin içe ve dışa aktarılması yöntemleri
  6. Temel düğümlerin açıklaması
  7. ETL süreçlerinin açıklaması
  8. Veri keşfinin metodolojisi
  9. Verilerin içe aktarımının metodolojisi
    • dosyalarından verinin içe aktarımı
    • SQL kullanarak ilişkisel veritabanlarından veri alma
    • SQL sorgularının oluşturulması
  10. Gelişmiş düğümlerin açıklaması
  11. Veri analizi
    • verinin analiz için hazırlanması
    • verilerin kalitesi ve doğruluğunun kontrolü
    • verilerin istatiksel analizi
    • verinin modellemesi
  12. Değişkenler ve döngülerin kullanımı giriş
  13. Gelişmiş, otomatik süreçlerin oluşturulması
  14. Sonuçların görselleştirilmesi
  15. Genel erişimli ve ücretsiz veri kaynakları
  16. Temel Veri Madenciliği (Data Mining)
    • seçilen veri madenciliği görevleri ve süreçlerinin açıklaması
  17. Verilerden bilgi edinme
    • Web Madenciliği (Web Mining)
    • SNA – sosyal ağlar
    • Metin Madenciliği (Text Mining) – belge analizi
    • haritalardaki verilerin görselleştirilmesi
  18. KNIME ile diğer araçların entegrasyonu
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Raporların oluşturulması
  20. Eğitim özeti

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Temel matematiksel analiz bilgisi.

Temel istatistik bilgisi.

 35 Saat

Katılımcı Sayısı


Katılımca başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler