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Temario del curso

  1. Introducción al procesamiento y análisis de datos
  2. Información básica sobre la plataforma KNIME
    • instalación y configuración
    • descripción de la interfaz
  3. Descripción de la plataforma enfocada en la integración de herramientas
  4. Introducción al trabajo práctico. Creación de flujos de trabajo
  5. Metodología para crear modelos empresariales y procesos de procesamiento de datos
    • documentación del trabajo
    • métodos de importación y exportación de procesos
  6. Descripción de nodos básicos
  7. Descripción de procesos ETL
  8. Metodologías de minería de datos
  9. Metodología de importación de datos
    • importación de datos desde archivos
    • importación de datos desde bases de datos relacionales utilizando SQL
    • creación de consultas SQL
  10. Descripción de nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • preparación de datos para el análisis
    • calidad y verificación de los datos
    • estudio estadístico de los datos
    • modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Construcción de procesos avanzados y automatizados
  14. Visualización de resultados
  15. Fuentes de datos de acceso público y gratuitas
  16. Fundamentos de la minería de datos
    • Descripción de determinados tipos de tareas y procesos en Data Mining
  17. Descubrimiento del conocimiento a partir de los datos
    • Web Mining
    • SNA – redes sociales
    • Text Mining – análisis de documentos
    • visualización de datos en mapas
  18. Integración de otras herramientas con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Generación de informes
  20. Resumen de la formación

Requerimientos

Conocimientos básicos de análisis matemático.

Conocimientos básicos de estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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