Kod yazmadan uçtan uca veri akışı kur
KNIME Analytics Platform'u node tabanlı workflow, veri erişimi, dönüştürme, görselleştirme, flow variable ve makine öğrenmesiyle uçtan uca öğreten kapsamlı orta seviye eğitim.
KNIME workflow, node'lar, veri dönüştürme, görselleştirme ve makine öğrenmesi
Bu orta seviye eğitim, KNIME Analytics Platform'u sıfırdan ileri düzeye kadar kapsamlı ele alır. Katılımcılar node tabanlı görsel workflow mantığını, veri erişimini (CSV, Excel, veritabanı), veri manipülasyonunu (Row Filter, Column Filter, GroupBy, Joiner, Pivot) öğrenir. Ardından veri temizleme ve eksik değer işleme, string manipülasyonu, flow variable ve döngüler (loop), veri görselleştirme, makine öğrenmesi node'ları (Decision Tree, Random Forest, k-Means), model değerlendirme, Component ve metanode ile yeniden kullanım ve workflow'ların paylaşımı uygulamalı olarak işlenir.
4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar workflow temelinden veri dönüştürme, görselleştirme ve makine öğrenmesine ilerler.
Orta Seviye — KNIME Analytics Platform'un uçtan uca ele alınışı: node tabanlı workflow, veri erişimi, dönüştürme, görselleştirme ve makine öğrenmesi.
Katılımcılar gerçek veri setleriyle node'ları birbirine bağlayarak uçtan uca KNIME workflow'ları oluşturur.
Node'ları bağlayarak kod yazmadan karmaşık veri akışları kurarsınız.
Workflow'larla analizi yeniden üretilebilir ve denetlenebilir yaparsınız.
Hazır node'larla makine öğrenmesi modellerini kolayca kurar ve değerlendirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, satır-sütun ve temel analiz kavramlarına aşinalık beklenir.
KNIME Analytics Platform yüklü bir bilgisayar gereklidir (ücretsiz).
Ortalama ve korelasyon gibi kavramlara aşinalık faydalıdır.
Adım adım akış kurma sezgisi faydalıdır; kodlama gerekmez.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Node tabanlı KNIME workflow'ları kurar ve çalıştırırsınız.
CSV, Excel ve veritabanından veriyi KNIME'a alırsınız.
Filter, Joiner, GroupBy ve Pivot ile veriyi dönüştürürsünüz.
Eksik değer, yinelenen kayıt ve metin temizliğini uygularsınız.
Grafik node'larıyla veriyi görselleştirirsiniz.
Flow variable ve döngülerle parametrik akışlar tasarlarsınız.
Decision Tree, Random Forest ve k-Means modelleri kurarsınız.
Modeli ve workflow'u değerlendirip Hub ile paylaşırsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Dağıtık depolama, replikasyon, bölümleme, tutarlılık modelleri ve akış işlemeyle veri-yoğun uygulamalar için ölçeklenebilir platform mühendisliğini öğrenin.
Detayları Gör →
Google Cloud Vertex AI Forecasting ve BigQuery ML ARIMA_PLUS ile talep tahmini, quantile tahmin, backtest ve üretime almayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Virginia VCDPA kapsamı, veri sorumlusu/işleyen yükümlülükleri, tüketici hakları, rıza ve uyum programını CCPA ve GDPR karşılaştırmasıyla öğrenin.
Detayları Gör →
fio, iperf3 ve sysbench ile sanal makine performansını ölçmeyi, benchmark verisi toplamayı ve istatistiksel karşılaştırmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kesik eksen, çift eksen, oran hataları, cherry-picking ve sahte korelasyon gibi yanıltıcı grafik tekniklerini tanımayı ve dürüst alternatifleri tasarlamayı öğre
Detayları Gör →