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KNIME

KNIME Analytics Platform est une solution open source dédiée à l’exploration, à l’analyse et à la visualisation de données, ainsi qu’au développement de modèles prédictifs. Cette solution présente une interface utilisateur attrayante et un large choix d’interactions avec d’autres outils tels que Excel, Python,… Son principal atout est de pouvoir très rapidement exploiter toutes ses fonctionnalités sans devoir coder et donc sans devoir connaître un langage de programmation. Cette formation a pour but de vous faire découvrir ce logiciel et une bonne partie de ses possibilités, et donc de vous ouvrir très facilement de larges portes dans le domaine de la Data Science.

Présentiel
Format de la formation

Il n'y a pas encore de taux de satisfaction sur ce produit.

Formation

Durée
21 heures sur 3 jours

Groupe
De 1 à 8 personnes

Tarifs
Inter :
Nous consulter
Intra : Nous consulter

Programme

Pré-requis

Connaissances de base en traitement de données. Pas de langage de programmation requis. Pas de prérequis sur l’utilisation de KNIME

Public concerné

Toute personne ayant des bases en traitement de données et souhaitant analyser des données de manière simple et efficace.

Objectifs

Maîtriser l’utilisation de l’interface du logiciel KNIME

Savoir explorer des données avec KNIME

Construire un flux de traitement data science

Maîtriser l’analyse prédictive simple avec KNIME

Comprendre l’utilisation des technologies Big Data dans KNIME

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser l’utilisation de l’interface du logiciel KNIME
  • Savoir explorer des données avec KNIME
  • Construire un flux de traitement data science
  • Maîtriser l’analyse prédictive simple avec KNIME
  • Comprendre l’utilisation des technologies Big Data dans KNIME

Contenu

Journée 1

Module 1 : Installation et présentation de l’outil Installation & personnalisation

Les extensions Premier workflow KNIME server

Les différents types de nœuds

 

Module 2 : Accès aux données

Accès aux données à partir d’un fichier

Accès à partir d’une base de données

 

Module 3 : Nettoyage et préparation des données

Filtrer sur les lignes, sur les colonnes

Traitement d’une chaîne de caractères

Jointures et concaténations

Gestion des valeurs manquantes

Discrétisation, normalisation, échantillonnage

Utilisation des données de date

 

Journée 2

Module 4 : Calculs Aggrégation, calculs et tableaux croisés

Calcul de résultats temporels

 

Module 5 : Visualiser les données

Les différents types de graphes et leur réalisation

Les nuages de mots

 

Module 6 : Exporter les données

Exporter les données dans un fichier

Formater un fichier Excel dans KNIME puis y exporter les résultats

Générer un rapport

 

Module 7 : Répéter une tâche

Les boucles

Les flow variables

Automatiser un programme

 

Journée 3

Module 8 : Analyse prédictive simple avec KNIME, application sur des cas pratiques

Le cycle d’un projet de Data Science

Les bases de l’analyse prédictive

Arbres de décision

Régressions

Evaluation des modèles

Méthodes Pédagogiques

Cas pratiques

Support de cours

Modalités d'évaluation

Questionnaire de positionnement Evaluation en cours de formation : exercices Evaluation de fin de formation : Qcm Bilan individuel des compétences acquises Questionnaire de satisfaction à chaud Attestation de fin de formation

Accessibilité

Nous consulter

Date de modification

23/11/2021

Fiche Programme

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