Data Analytics in KNIME - Einstieg (Tag 1)
Modul 1 - Einstieg, Plattformverständnis und Arbeitsweise
- Begleitmaterialien zum Seminar
- Grundlagen und Einordnung der Datenanalyse-Plattform KNIME
- Aufbau der Benutzeroberfläche und Funktionsprinzip der Nodes
- Hinweis zum Wechsel zwischen Node-Konfigurationen
Modul 2 - Daten einlesen und strukturieren
- Import von Datenquellen in KNIME
- Leistungsfähiges Einlesen mehrerer Dateien in einem Arbeitsschritt
Modul 3 - Logik, Variablen und Excel-Denkmuster
- Exkurs: Variablenkonzepte und Schleifenmechanismen in KNIME
- Abbildung von Excel-Verweisen (SVERWEIS/XVERWEIS) in KNIME-Workflows
Modul 4 - Externe Daten & Datenaufbereitung
- Abruf externer Wechselkursdaten über Webschnittstellen
- Datenaufbereitung: Bereinigung und Verknüpfung (Teil 1)
- Datenaufbereitung: Bereinigung und Zusammenführung (Teil 2)
Modul 5 - Fallstudie, Ergebnisbildung und Ausblick
- Einordnung und Zielsetzung der Fallstudie
- Fallstudie 3: Abschließende Datenaufbereitung (Teil 1)
- Finalisierung und Abschluss der Fallstudie
- Ausblick: Ergebnisse aufbereiten und visualisieren
Data Analytics in KNIME - Aufbau (Tag 2)
Modul 6 - Vertiefte Workflow-Logik und Schleifen
- Schleifenmechanismen in KNIME: Gruppenbasierte Iteration (Group Loop)
- Schleifenmechanismen in KNIME: Zählergesteuerte Iteration (Counting Loop)
- Schleifenmechanismen in KNIME: Rekursiver Ablauf (Recursive Loop)
Modul 7 - Bedingungen, Filter und Strukturtransformationen
- Überblick und Vergleich der Filtermechanismen in KNIME
- Datenstrukturen umformen: Pivot- und Unpivot-Operationen
- Grundlagen bedingter Logik in KNIME
- Praxisbeispiel: Einsatz von Bedingungen in KNIME-Workflows
- Universell einsetzbare Allzweck-Nodes in KNIME
Modul 8 - Workflow-Steuerung, Stabilität und Qualität
- Kriterienbasierte Unterbrechung und Steuerung von Workflows
- Dateiverarbeitung und inhaltliche Validierung innerhalb von Workflows
- Fehlerbehandlung und kontrolliertes Abfangen von Ausnahmen in KNIME
Modul 9 - Automatisierung, Abhängigkeiten und Integration
- Zeit- und ereignisbasierte Orchestrierung von Workflows
- Steuerung und Management von Workflow-Abhängigkeiten
- Grundlagen der Datenbankintegration mit KNIME
- Persistierung von Verarbeitungsergebnissen durch Rückschreiben in Datenbanken
Modul 10 - Erweiterungen und Ausblick
- Erweiterung der Funktionalität durch zusätzliche Nodes und Filter
- Überblick über KI-gestützte Assistenzfunktionen in KNIME - Integration von ChatGPT
