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Plan du cours

Introduction

Premiers pas avec Knime

  • Qu'est-ce que KNIME ?
  • KNIME Analytics
  • KNIME Server

Apprentissage automatique

  • Théorie computationnelle de l'apprentissage
  • Algorithmes informatiques pour l'expérience computationnelle

Préparation de l'environnement de développement

  • Installation et configuration de KNIME

Nœuds KNIME

  • Ajout de nœuds
  • Accès et lecture des données
  • Fusion, segmentation et filtrage des données
  • Regroupement et pivotement des données
  • Nettoyage des données

Modélisation

  • Création de workflows
  • Importation des données
  • Préparation des données
  • Visualisation des données
  • Création d'un modèle d'arbre de décision
  • Utilisation de modèles de régression
  • Prédiction des données
  • Comparaison et appariement des données

Techniques d'apprentissage

  • Utilisation des techniques de forêt aléatoire
  • Régression polynomiale
  • Attribution de classes
  • Évaluation des modèles

Résumé et conclusions

Pré requis

  • Expérience avec Python
  • Expérience avec R

Public cible

  • Scientists des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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