Course Outline
Introductie
Aan de slag met Knime
- Wat is KNIME?
- KNIME Analyse
- KNIME Server
Machine Learning
- Computationele leertheorie
- Computer Algoritmen voor computationele ervaring
Voorbereiding van de ontwikkelingsomgeving
- Installeren en configureren KNIME
KNIME Knooppunten
- Knooppunten toevoegen
- Accessing en lezen van gegevens
- Gegevens samenvoegen, splitsen en filteren
- Gegevens groeperen en draaien
- Gegevens opschonen
Modeling
- Workflows maken
- Gegevens importeren
- Gegevens voorbereiden
- Gegevens visualiseren
- Een beslisboommodel maken
- Werken met regressiemodellen
- Gegevens voorspellen
- Gegevens vergelijken en matchen
Technieken leren
- Werken met random forest technieken
- Polynomiale regressie gebruiken
- Klassen toewijzen
- Modellen evalueren
Samenvatting en conclusie
Requirements
- Ervaring met Python
- R-ervaring
Publiek
- Datawetenschappers
Getuigenissen (4)
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Cursus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
De trainer was zeer beschikbaar om alle vragen die ik deed te beantwoorden
Caterina - Stamtech
Cursus - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Cursus - Build REST APIs with Python and Flask
Overdracht van praktische kennis en ervaring van de trainer.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Cursus - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated