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Plan du cours

  1. Introduction au traitement et à l'analyse des données
  2. Informations générales sur la plate-forme KNIME
    • Installation et configuration
    • Présentation de l'interface
  3. Présentation de la plate-forme sous l'angle de l'intégration des outils
  4. Prise en main : création de flux de travail (workflows)
  5. Méthodologie de construction de modèles d'affaires et de processus de traitement des données
    • Documentation des travaux
    • Méthodes d'importation et d'exportation des processus
  6. Présentation des nœuds de base
  7. Présentation des processus ETL
  8. Méthodologies d'exploration de données
  9. Méthodologie d'importation des données
    • Importation de données depuis des fichiers
    • Importation de données depuis des bases de données relationnelles via SQL
    • Écriture de requêtes SQL
  10. Présentation des nœuds avancés
  11. Analyse des données
    • Préparation des données pour l'analyse
    • Qualité et vérification des données
    • Étude statistique des données
    • Modélisation des données
  12. Introduction à l'utilisation des variables et des boucles
  13. Construction de processus automatisés avancés
  14. Visualisation des résultats
  15. Sources de données open source et gratuites
  16. Fondamentaux du Data Mining
    • Présentation de certains types de tâches et processus de Data Mining
  17. Découverte de connaissances à partir de données
    • Web Mining
    • SNA – Analyse des réseaux sociaux
    • Text Mining – Analyse de documents
    • Visualisation des données sur des cartes
  18. Intégration d'autres outils avec KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Construction de rapports
  20. Conclusion de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des bases des statistiques.

 35 Heures

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