Sprawna praca w KNIME - Nauczysz się samodzielnie instalować, konfigurować i sprawnie obsługiwać środowisko KNIME, dzięki czemu szybciej rozpoczniesz projekty analityczne i unikniesz typowych problemów na starcie.
Budowa kompletnych workflow - Opanujesz tworzenie, porządkowanie oraz import i eksport workflow, więc zbudujesz przejrzyste przepływy danych, które łatwo rozwijać, dokumentować i przekazywać dalej w zespole.
Pewny import danych z wielu źródeł - Nauczysz się wczytywać dane z plików XML, CSV i TXT oraz z relacyjnych baz danych i zapytań SQL, dzięki czemu połączysz rozproszone źródła w jeden spójny proces analityczny.
Przygotowanie danych do analizy - Dowiesz się, jak czyścić, ujednolicać i przekształcać dane, pracować na kolumnach i rekordach oraz oceniać ich jakość, aby przygotować rzetelny materiał do dalszego modelowania.
Automatyzacja z użyciem zmiennych i pętli - Poznasz praktyczne użycie zmiennych, pętli i mechanizmów automatyzacji, więc ograniczysz ręczne operacje i zbudujesz procesy, które łatwo uruchamiać cyklicznie dla nowych danych.
Czytelna wizualizacja i raportowanie - Nauczysz się prezentować wyniki analiz w czytelnej formie oraz przygotowywać raporty, także cykliczne, dzięki czemu łatwiej pokażesz wnioski odbiorcom biznesowym i technicznym.
Praktyczne techniki data mining - Poznasz zadania i techniki data mining, a także obszary takie jak text mining, web mining, SNA i analiza danych na mapie, co pozwoli Ci rozszerzyć zakres realizowanych analiz.
Integracja KNIME z Pythonem, R i Java - Dowiesz się, jak łączyć KNIME z Pythonem, R i Javą, aby uzupełniać workflow o własny kod, korzystać z dodatkowych bibliotek i budować bardziej elastyczne rozwiązania analityczne.
Podstawy pracy z danymi - Powinieneś swobodnie rozumieć pojęcia takie jak rekord, kolumna, typ danych i tabela, aby sprawnie wykonywać operacje przygotowania, transformacji i analizy danych w ćwiczeniach.
Obsługa komputera i plików - Powinieneś sprawnie pracować w systemie operacyjnym, instalować aplikacje oraz zarządzać plikami i folderami, ponieważ szkolenie obejmuje konfigurację środowiska i import danych.
Podstawy SQL i baz danych - Powinieneś znać podstawy relacyjnych baz danych oraz prostych zapytań SQL, aby bez trudności rozumieć przykłady związane z pobieraniem danych i integracją źródeł.
Analityczne myślenie - Powinieneś umieć logicznie analizować problem i interpretować wyniki, ponieważ podczas szkolenia będziesz przygotowywać dane, oceniać ich jakość i wyciągać praktyczne wnioski.
