Data Science and Data Analytics with KNIME

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach dem Seminar können Sie KNIME für die Datenaufbereitung, Visualisierung, Modellierung und Berichterstattung einsetzen. Sie können Daten importieren, prüfen, bereinigen und in nachvollziehbaren Workflows verarbeiten. Sie verstehen grundlegende statistische Konzepte und können geeignete Machine-Learning-Verfahren für analytische Fragestellungen einordnen, Modelle erstellen und deren Ergebnisse bewerten. Darüber hinaus kennen Sie Möglichkeiten zur Dokumentation, Wartung und Versionsverwaltung Ihrer Workflows. Sie können Workflows mit KNIME Business Hub automatisieren und bereitstellen; KNIME Server berücksichtigen Sie bei relevanten bestehenden Installationen. Damit verfügen Sie über eine Grundlage, um Datenanalysen strukturiert umzusetzen und Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.

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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in Data Science und Data Analytics
- Begriffe, Zusammenhänge und Anwendungsfelder
- Chancen und Risiken von Data Science
- Ursprünge von Data Science und Analysestufen nach Gartner
- Werkzeuge für Datenanalyse, interaktives Reporting und Ergebniskommunikation
Datenaufbereitung mit KNIME - Extract, Transform, Load
- Einführung in KNIME
- Datenimport aus einfachen Dateiformaten
- Datenprüfung, Zusammenführung und Bereinigung
- Datenformate und Datenexport
- Workflow-Organisation und Dokumentation
- Grundlagen der Datenvisualisierung
Statistische Grundlagen und Machine Learning
- Deskriptive Statistik und Dateneigenschaften
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Klassifikations- und Regressionsmodelle erstellen und bewerten
- Modellparameter abstimmen und Overfitting erkennen
- Baumverfahren, Bagging und Boosting
- Verfahren des unüberwachten Lernens
Erweiterte Analysen und Reporting mit KNIME
- Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung
- Zeitreihenanalyse
- Erweiterte Visualisierung
- Analyseergebnisse dokumentieren, kommunizieren und berichten
Fortgeschrittene KNIME-Funktionen
- Datenstreaming
- Datums- und Zeitformate
- Schleifen in KNIME
- Datenimport aus lokalen und entfernten Datenbanken
- Datenexport in lokale und entfernte Datenbanken
- Mathematische und logische Operationen
KNIME Workflow Automation and Deployment with KNIME Business Hub
- Workflows mit KNIME Business Hub zentral automatisieren und bereitstellen
- Stapelverarbeitung und E-Mail-Benachrichtigungen
- Workflow-Dokumentation, Wartung und Versionsverwaltung
- Serverbasierte Bereitstellung und Bereitstellung als Webservices
- Integration mit weiteren Datenwerkzeugen und Systemen
- KNIME Server im Zusammenhang mit bestehenden Installationen berücksichtigen
- Integration mit R und Python
- Bereitstellung in Cloud-Umgebungen, beispielsweise AWS und Azure

Zielgruppe:

Das Seminar richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists, Business-Analysten, Forschende und weitere Fachkräfte, die Daten aufbereiten, analysieren und für Entscheidungen nutzen. Es eignet sich insbesondere für Aufgaben in Business Intelligence, Marketinganalyse, Gesundheitswesen und Wissenschaft.

Sie können ohne bisherige KNIME-Erfahrung teilnehmen oder vorhandene Kenntnisse in Datenanalyse und Machine Learning systematisch erweitern.

Teilnahmevoraussetzungen

Sie sollten über Grundkenntnisse in Statistik, Datenanalyse und grundlegenden Programmierkonzepten verfügen. Kenntnisse in Datenbanken und SQL sind hilfreich, insbesondere für die Arbeit mit Datenbankquellen. Ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning erleichtert den Einstieg, ist jedoch nicht zwingend erforderlich.

Seminarkennung:

S2954

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