Скачать Анализ данных в KNIME [Stepik] [Игорь Ким]

[Silen]

Анализ данных в KNIME [Stepik] [Игорь Ким]


Курс создан для тех, кто много работает с данными. KNIME — это мощный инструмент для анализа данных. Он бесплатный, универсальный и сравнительно простой в изучении.

О курсе
Кому будет полезен этот курс :

Курс создан для тех, кто много работает с данными. При этом не имеет значения, в каком источнике они хранятся: в Excel, CSV или базах данных. Также неважно, какие инструменты вы уже используете для обработки данных: Excel, SQL или Python.

О KNIME :

KNIME — это мощный инструмент для анализа данных. Он бесплатный, универсальный и сравнительно простой в изучении — совсем не обязательно уметь программировать, чтобы начать работать в KNIME.

KNIME станет отличным дополнением к вашему набору инструментов обработки данных, а для ряда задач — их хорошей альтернативой.

С помощью KNIME вы сможете :


подключаться к различным источникам данных: Excel, CSV, базам данных и др.;
реализовывать предобработку данных для разных нужд (например, для отчетов, применения алгоритмов машинного обучения или реализации ETL);
проверять статистические гипотезы;
применять алгоритмы машинного обучения;
записывать данные в различные источники — Excel, CSV, БД — или передавать данные по API.
И это далеко не полный список.

Как проходит обучение :

На курсе мы подключимся к нескольким источникам данных, преобразуем их, а на выходе, в качестве примера конечного результата, получим отчет.


Также мы поговорим о том, почему KNIME хорош для автоматизации работы с данными.

Всего вас ждет 18 коротких видеоуроков средней продолжительностью от одной до четырех минут. Вы увидите процесс реализации проекта и постепенно познакомитесь с возможностями KNIME. Вам будет доступен тот же набор данных, что и мне, поэтому вы сможете работать над проектом параллельно со мной. Завершится курс самостоятельной работой — нужно будет преобразовать наш проект с учетом новых условий.

Если вы знаете SQL и/или Python, вас ждут дополнительные уроки:

подключение KNIME к БД;
применение Python в KNIME.

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться