Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME

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Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME

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Starting dates and places
placeKöln
20 Apr 2026 until 22 Apr 2026
computer Online: Zoom
20 Apr 2026 until 22 Apr 2026
placeKöln
27 Jul 2026 until 29 Jul 2026
computer Online: Zoom
27 Jul 2026 until 29 Jul 2026
placeKöln
19 Oct 2026 until 21 Oct 2026
computer Online: Zoom
19 Oct 2026 until 21 Oct 2026
Description

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Sie haben eine Einführung in das Thema Data Science, Data Analytics erhalten und können mit KNIME Daten extrahieren, transformieren, laden und visualisieren. Sie erhalten einen Data Science - Überblick und kennen wesentliche Konzepte und Begriffe rund um das Thema Data Science und Co.

Inhalt

Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-3. Tag) des Kurses "Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau"
  • Einführung und Kontext
    • Überblick Data Science, Data Analytics und Co.
    • Chancen und Risiken der Data Science
    • Tools für das interaktive Reporting
    • Ergebniskommunikation und Reporting
    • Tools zur Datenanalyse
  • Extract, Transform, Load (ETL) mit KNIME
    • Einführung in KNIME
    • D…

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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Sie haben eine Einführung in das Thema Data Science, Data Analytics erhalten und können mit KNIME Daten extrahieren, transformieren, laden und visualisieren. Sie erhalten einen Data Science - Überblick und kennen wesentliche Konzepte und Begriffe rund um das Thema Data Science und Co.

Inhalt

Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-3. Tag) des Kurses "Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME und Tableau"
  • Einführung und Kontext
    • Überblick Data Science, Data Analytics und Co.
    • Chancen und Risiken der Data Science
    • Tools für das interaktive Reporting
    • Ergebniskommunikation und Reporting
    • Tools zur Datenanalyse
  • Extract, Transform, Load (ETL) mit KNIME
    • Einführung in KNIME
    • Datenimport von einfachen Formaten
    • Datenprüfung
    • Zusammenführen von Daten
    • Datenbereinigung
    • Datenformate
    • Arbeitsdokumentation
    • Workfloworganisation
    • Weiterbearbeitung von Daten
    • Datenvisualisierung
    • Datenexport
  • KNIME - Erweiterte Möglichkeiten und Anwendungen
    • Datenimport aus Datenbanken lokal und remote
    • Data Streaming
    • Zeit- und Datumsformate
    • Logik und Mathematische Operationen
    • Grundlagen der Statistik
    • Looping in KNIME
    • Datenexport in lokalen und remote Datenbanken
    • automatisierte Prozesse
    • Emailversand
    • Vorstellung weiterer Datatools
  • Data Science - Überblick
    • Einführung in die Data Science und ihre Ursprünge
    • Die Stufen der Analyse (nach Gartner)
    • Grundkonzepte der Statistik
    • Beschreibende Statistik und Dateneigenschaften
    • Regression, Overfitting, TreeMethoden, Bagging und Boosting
    • Methoden zur Klassifizierung
    • Cross Correlation
    • Unüberwachtes Lernen
    • Weitere Tools der Data Science

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