Plan du cours

  1. Introduction au traitement et à l'analyse des données
  2. Informations de base sur la plateforme KNIME
    • installation et configuration
    • examen de l'interface utilisateur
  3. Examen de la plateforme en termes d'intégration des outils
  4. Introduction à l'utilisation. Création de flux de travail
  5. Méthodologie pour la création de modèles d'affaires et des processus de traitement des données
    • documentation du travail
    • méthodes d'importation et d'exportation de processus
  6. Examen des nœuds de base
  7. Examen des processus ETL
  8. Méthodologies d'exploration de données
  9. Méthodologie pour l'importation de données
    • importation de données à partir de fichiers
    • importation de données à partir de bases de données relationnelles en utilisant SQL
    • création de requêtes SQL
  10. Examen des nœuds avancés
  11. Analyse de données
    • préparation des données pour l'analyse
    • qualité et vérification des données
    • investigation statistique des données
    • modélisation de données
  12. Introduction à l'utilisation des variables et des boucles
  13. Création de processus avancés et automatisés
  14. Visualisation des résultats
  15. Sources de données accessibles et gratuites
  16. Bases du Data Mining
    • Examen des types de tâches et de processus de Data Mining sélectionnés
  17. Découverte de la connaissance à partir des données
    • Web Mining
    • SNA – réseaux sociaux
    • Text Mining – analyse de documents
    • visualisation des données sur les cartes
  18. Intégration d'autres outils avec KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Création de rapports
  20. Bilan de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des bases de la statistique.

 35 Heures

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