コース概要

  1. データ処理と分析の入門
  2. KNIMEプラットフォームの基本情報
    • インストールと設定
    • インターフェイスの概要
  3. ツール統合の観点からプラットフォームを解説
  4. 作業の開始。ワークフローの作成
  5. ビジネスモデルとデータ処理プロセスの作成方法論
    • 作業ドキュメンテーション
    • プロセスのインポートとエクスポートの方法
  6. 基本的なノードの解説
  7. ETLプロセスの解説
  8. データ探査方法論
  9. データインポート方法論
    • ファイルからのデータインポート
    • SQLを使用したリレーショナルデータベースからのデータインポート
    • SQLクエリの作成
  10. 高度なノードの解説
  11. データ分析
    • 分析に備えたデータの準備
    • データの品質と検証
    • 統計的なデータ分析
    • データモデリング
  12. 変数とループの利用入門
  13. 高度な自動化プロセスの構築
  14. 結果の可視化
  15. 一般的で無料のデータソース
  16. データマイニングの基礎
    • 選択されたデータマイニングのタスクとプロセスの解説
  17. データから知識を発見する
    • Webマイニング
    • SNA(ソーシャルネットワーク分析)
    • テキストマイニング - ドキュメントの分析
    • 地図上のデータ可視化
  18. 他のツールとKNIMEの統合
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. レポートの構築
  20. トレーニングのまとめ

要求

数学解析の基礎的な知識。

統計の基礎的な知識。

 35 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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