Logiciel KNIME par Stat4decision
Lieu(x)
En centre (75)
Durée
Total : 21 heures
En centre : 21 heures
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Description générale
Première partie : Présentation de l'outil et de ses principes : KNIME Analytics Platform :
Présentation du système et du fonctionnement.
Les extensions.
KNIME Server.
Premiers noeuds et flux.
Deuxième partie : Chargement et préparation des données :
Utiliser des fichiers plats.
Utiliser des bases de données.
Principe des connecteurs big data .
Troisième partie : Exploration et analyses descriptives des données avec KNIME :
Obtention de data visualisations.
Transformation et traitement des données.
Quatrième partie : Mise en place de modèles prédictifs (machine learning) :
Utilisation de modèles prédictifs.
Amélioration et évaluation des modèles.
Cinquième partie : Automatiser vos flux :
Utilisation des variables de flux pour contrôler vos flux.
Utilisation de boucles dans un flux pour répéter des traitements au sein d'un flux.
Utilisation de conditions (SWITCH).
Sixième partie : Importation et modification de données avancé :
Requêtes SQL.
Données du web.
Septième partie : Utilisation d'autres applications dans KNIME :
L'exemple de Python.
L'exemple de R.
Les traitements big data avec KNIME
- Hadoop / Spark / Machine Learning.
Huitième partie : Les extensions de KNIME :
Présentation et manipulation d'extensions.
Principe de développement d'extensions.
Présentation du système et du fonctionnement.
Les extensions.
KNIME Server.
Premiers noeuds et flux.
Deuxième partie : Chargement et préparation des données :
Utiliser des fichiers plats.
Utiliser des bases de données.
Principe des connecteurs big data .
Troisième partie : Exploration et analyses descriptives des données avec KNIME :
Obtention de data visualisations.
Transformation et traitement des données.
Quatrième partie : Mise en place de modèles prédictifs (machine learning) :
Utilisation de modèles prédictifs.
Amélioration et évaluation des modèles.
Cinquième partie : Automatiser vos flux :
Utilisation des variables de flux pour contrôler vos flux.
Utilisation de boucles dans un flux pour répéter des traitements au sein d'un flux.
Utilisation de conditions (SWITCH).
Sixième partie : Importation et modification de données avancé :
Requêtes SQL.
Données du web.
Septième partie : Utilisation d'autres applications dans KNIME :
L'exemple de Python.
L'exemple de R.
Les traitements big data avec KNIME
- Hadoop / Spark / Machine Learning.
Huitième partie : Les extensions de KNIME :
Présentation et manipulation d'extensions.
Principe de développement d'extensions.
Objectifs
Maîtriser l'utilisation de l'interface du logiciel KNIME.
Savoir explorer des données avec KNIME.
Construire un flux de traitement data science.
Maîtriser la programmation avec KNIME.
Aller plus loin sur l'importation et le reporting avec KNIME.
Comprendre l'utilisation des technologies Big Data dans KNIME.
Etre capable d'utiliser d'autres outils de Data Science dans KNIME.
Savoir explorer des données avec KNIME.
Construire un flux de traitement data science.
Maîtriser la programmation avec KNIME.
Aller plus loin sur l'importation et le reporting avec KNIME.
Comprendre l'utilisation des technologies Big Data dans KNIME.
Etre capable d'utiliser d'autres outils de Data Science dans KNIME.
Centre(s)
- Paris - 12ème (75)
Secteur(s)
Formation proposée par : Stat4decision
À découvrir