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Certificat
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
Nos clients témoignent (2)
Faire de l'exercice
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique