Đề cương khóa học

  1. Giới thiệu về xử lý và phân tích dữ liệu
  2. Thông tin cơ bản về nền tảng KNIME
    • cài đặt và cấu hình
    • giới thiệu về giao diện
  3. Thảo luận về nền tảng từ góc độ tích hợp công cụ
  4. Giới thiệu về cách làm việc. Tạo workflow
  5. Phương pháp tạo mô hình kinh doanh và quy trình xử lý dữ liệu
    • tài liệu công việc
    • phương pháp nhập và xuất quy trình
  6. Thảo luận về các nút cơ bản
  7. Thảo luận về quy trình ETL
  8. Phương pháp khám phá dữ liệu
  9. Phương pháp nhập dữ liệu
    • nhập dữ liệu từ tệp
    • nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL
    • tạo truy vấn SQL
  10. Thảo luận về các nút nâng cao
  11. Phân tích dữ liệu
    • chuẩn bị dữ liệu cho phân tích
    • chất lượng và kiểm tra dữ liệu
    • nghiên cứu thống kê dữ liệu
    • xây dựng mô hình dữ liệu
  12. Giới thiệu về việc sử dụng biến và vòng lặp
  13. Xây dựng các quy trình nâng cao, tự động hóa
  14. Trực quan hóa kết quả
  15. Các nguồn dữ liệu miễn phí và công cộng
  16. Cơ bản về Data Mining
    • Thảo luận về các loại nhiệm vụ và quy trình Data Mining được chọn lọc
  17. Khám phá kiến thức từ dữ liệu
    • Web Mining
    • SNA - mạng xã hội
    • Text Mining - phân tích tài liệu
    • trực quan hóa dữ liệu trên bản đồ
  18. Tích hợp các công cụ khác với KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Xây dựng báo cáo
  20. Tóm tắt khóa học

Yêu cầu

Hiểu biết về cơ bản của phân tích toán học.

Hiểu biết về cơ bản của thống kê.

 35 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (3)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan