Bize Ulaşın
 Süre 35 Saat

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.

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler