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コース概要
はじめに
KNIMEの開始
- KNIMEとは?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
機械学習
- 計算学習理論
- 計算体験のためのコンピュータアルゴリズム
開発環境の準備
- KNIMEのインストールと設定
KNIMEノード
- ノードの追加
- データへのアクセスと読み取り
- データの結合、分割、およびフィルタリング
- データのグループ化とピボット
- データのクリーニング
モデリング
- ワークフローの作成
- データのインポート
- データの準備
- データの可視化
- 決定木モデルの作成
- 回帰モデルとの作業
- データの予測
- データの比較と照合
学習手法
- ランダムフォレスト技法との作業
- 多項回帰の使用
- クラスの割り当て
- モデルの評価
まとめと結論
要求
- Pythonの経験
- Rの経験
対象者
- データサイエンティスト
14 時間
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳