Plan du cours

  1. Introduction au traitement et à l'analyse des données
  2. Informations de base sur la plate-forme KNIME
    • installation et configuration
    • aperçu de l'interface
  3. Discussion de la plate-forme en termes d'intégration d'outils
  4. Introduction aux flux de travail. Création de flux de travail
  5. Méthodologie pour la création de modèles d'entreprise et de processus de données
    • documentation des flux de travail
    • Méthodes d'importation et d'exportation des processus
  6. Discussion sur les nœuds de base
  7. Discussion des processus ETL
  8. Méthodologies d'exploration des données
  9. Méthodologies d'importation de données
    • Importation de données à partir de fichiers
    • Importation de données à partir de bases de données relationnelles à l'aide de SQL
    • génération de requêtes SQL
  10. Discussion sur les nœuds avancés
  11. Analyse des données
    • préparation des données pour l'analyse
    • qualité et vérification des données
    • tests statistiques des données
    • modélisation des données
  12. Introduction à l'utilisation de variables et de boucles
  13. Construction de processus avancés et automatisés
  14. Visualisation des résultats
  15. Sources de données publiques et gratuites
  16. Notions de base Data Mining
    • Vue d'ensemble de certains types de tâches et de processus Data Mining
  17. Découvrir des connaissances à partir de données
    • Exploration du Web
    • SNA - réseaux sociaux
    • Text Mining - analyse de documents
    • Visualisation de données sur des cartes
  18. Intégration d'autres outils avec KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Construction du rapport
  20. Résumé de la formation

Pré requis

Connaissance des bases de l'analyse mathématique.

Connaissance des bases de la statistique.

 35 Heures

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