Beschreibung
Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME
Mitarbeitende aus Fachbereichen ohne Data Science Hintergrund werden durch dieses Seminar in die Lage versetzt, Data Analytics Potenziale in ihrem Arbeitsumfeld sowie Unternehmen zu identifizieren und selbst erste Data Analytics Anwendungen vorantreiben zu können.Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 8 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung und Kontext
- Überblick Data Science, Data Analytics und Co.
- Chancen und Risiken der Data Science
- Tools für das interaktive Reporting
- Ergebniskommunikation und Reporting
- Tools zur Datenanalyse
- Extract, Transform, Load (ETL) mit KNIME
- Einführung in KNIME
- Datenimport von einfachen Formaten
- Datenprüfung
- Zusammenführen von Daten
- Datenbereinigung
- Datenformate
- Arbeitsdokumentation
- Workfloworganisation
- Weiterbearbeitung von Daten
- Datenvisualisierung
- Datenexport
- KNIME - Erweiterte Möglichkeiten und Anwendungen
- Datenimport aus Datenbanken lokal und remote
- Data Streaming
- Zeit- und Datumsformate
- Logik und Mathematische Operationen
- Grundlagen der Statistik
- Looping in KNIME
- Datenexport in lokalen und remote Datenbanken
- automatisierte Prozesse
- Emailversand
- Vorstellung weiterer Datatools
- Data Science - Überblick
- Einführung in die Data Science und ihre Ursprünge
- Die Stufen der Analyse (nach Gartner)
- Grundkonzepte der Statistik
- Beschreibende Statistik und Dateneigenschaften
- Regression, Overfitting, TreeMethoden, Bagging und Boosting
- Methoden zur Klassifizierung
- Cross Correlation
- Unüberwachtes Lernen
- Weitere Tools der Data Science
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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