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Temario del curso
- Introducción al procesamiento y análisis de datos
-
Información básica sobre la plataforma KNIME
- instalación y configuración
- descripción de la interfaz
- Descripción de la plataforma enfocada en la integración de herramientas
- Inicio práctico: creación de flujos de trabajo
-
Metodología para el desarrollo de modelos empresariales y procesos de transformación de datos
- documentación del flujo
- métodos de importación y exportación de flujos
- Descripción de los nodos principales
- Descripción de los procesos ETL
- Metodologías de minería de datos
-
Metodología para la importación de datos
- importación desde archivos
- importación desde bases de datos relacionales mediante SQL
- creación de consultas SQL
- Descripción de los nodos avanzados
-
Análisis de datos
- preparación de datos para el análisis
- calidad y validación de datos
- análisis estadístico de datos
- modelado de datos
- Introducción al uso de variables y bucles
- Creación de procesos avanzados y automatizados
- Visualización de resultados
- Fuentes de datos gratuitas y accesibles
-
Fundamentos de Data Mining
- Descripción de tipos seleccionados de tareas y procesos en minería de datos
-
Descubrimiento de conocimiento a partir de datos
- Web Mining
- SNA – redes sociales
- Text Mining – análisis de documentos
- visualización de datos en mapas
-
Integración con otras herramientas dentro de KNIME
- R
- Java
- Python
- Gephi
- Neo4j
- Creación de informes
- Conclusión de la formación
Requerimientos
Conocimientos básicos de análisis matemático.
Conocimientos básicos de estadística.
35 Horas
Reseñas (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática