Programa del Curso

  1. Introducción al procesamiento y análisis de datos
  2. Información básica sobre la plataforma KNIME
    • Instalación y configuración
    • Descripción general de la interfaz
  3. Resúmenes de la plataforma en términos de integración de herramientas
  4. Introducción al trabajo. Crear flujos
  5. Metodología para la creación de modelos de negocio y procesos de procesamiento de datos
    • Documentación de trabajo
    • Métodos de importación y exportación de procesos
  6. Descripción general de los nodos básicos
  7. Descripción general de los procesos ETL
  8. Metodologías de minería de datos
  9. Metodología de importación de datos
    • Importar datos de archivos
    • Importación de datos de bases de datos relacionales mediante SQL
    • Creación de consultas SQL
  10. Descripción general de los nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • Preparación de datos para el análisis
    • Calidad y verificación de datos
    • Examen de datos estadísticos
    • Modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Creación de procesos avanzados y automatizados
  14. Visualiza los resultados
  15. Fuentes de datos gratuitas y de libre acceso
  16. Conceptos básicos Data Mining
    • Discusión de los tipos seleccionados de tareas y procesos Data Mining
  17. Descubra información a partir de los datos
    • Minería Web
    • SNA – redes sociales
    • Minería de textos: análisis de documentos
    • Visualización de datos en mapas
  18. Integración de otras herramientas con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Informes de construcción
  20. Resumen de la formación

Requerimientos

Conocimiento de los fundamentos del análisis matemático.

Conocimiento de los fundamentos de la estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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