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Temario del curso

  1. Introducción al procesamiento y análisis de datos
  2. Conceptos básicos de la plataforma KNIME
    • instalación y configuración
    • descripción de la interfaz
  3. Visión general de la plataforma desde el punto de vista de la integración de herramientas
  4. Inicio 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 los nodos principales
  7. Descripción de los procesos ETL
  8. Metodologías de minería de datos
  9. Metodología de importación de datos
    • importación desde archivos
    • importación de bases de datos relacionales mediante SQL
    • redacción de consultas SQL
  10. Descripción de los nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • preparación de datos para el análisis
    • calidad y validación de datos
    • estudio estadístico de los datos
    • modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Construcción de procesos avanzados automatizados
  14. Visualización de resultados
  15. Fuentes de datos abiertas y gratuitas
  16. Fundamentos de Data Mining
    • Descripción de tareas y procesos seleccionados en Data Mining
  17. Descubrimiento de conocimiento a partir de datos
    • Web Mining
    • SNA – redes sociales
    • Text Mining – análisis documental
    • visualización de datos en mapas
  18. Integración de otras herramientas con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Creación de informes
  20. Resumen del curso

Requerimientos

Conocimientos básicos de análisis matemático.

Conocimientos básicos de estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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