
Knime en las nuevas versiones, se ve diferente.
Aqui te muestro como interactuar con la nueva version y como regresar a la antigua interfaz, solo si quieres
Este es uno de los datasets que estaremos usando para los ejercicios del curso, te recomiendo que lo descargues y puedas practicar conmigo los diferentes ejercicios.
Puedes descargar tus datos de prueba en https://datosdinamicossinteticos.streamlit.app/
Aqui se explora el nodo de excel reader de knime.
Se explora la configuración y la forma de uso
Aqui se puede ver como conectarse a una hoja de calculo de google sheets dentro de KNIME.
Si queremos tener como fuentes de datos una tabla nativa desde KNIME podemos usar el nodo de Table Creator
CSV wirter es un nodo en KNIME que permite guardar los datos de una tabla en un archivo .csv por fuera del entorno de knime.
Se aprende como configurar un nodo de Table Writer en KNIME.
Aqui se aprende sobre como guardar datos desde KNIME hacia una hoja de calculo de google sheets
Se crea un flujo de datos que permite convertir un archivo de formato .CSV a cualquier otro formato de los que se ha visto antes en el curso, como Excel, Table e incluso en un formato JSON.
Aqui podremos ver como se construye un metadono.
Ayuda a la organización de los flujos de trabajo en KNIME
Necesitamos resumir información de una tabla? seguro que el nodo de Group By es un buen candidato para hacerlo.
Aqui se ve otro uso del nodo Group By para resumir información
Hay un nodo que nos permite cambiar el nombre de las columnas. Incluso nos permite cambiar el tipo de dato.
Ese es el nodo column rename.
Queremos modificar una columan numerica??
El nodo math formula nos permite hacer ese procesamiento.
Si tenemos una tabla con muchas columnas es buena idea dejar solo las que nos interesan.
Para filtrar columnas usaremos el nodo de column filter
Filtrar una tabla por filas es muy facil con el nodo de Row Filter
Ordenar una tabla de manera ascendente o descendente por medio de una columna es una tarea muy sencilla con este nodo en KNIME
Como unir dos tablas dentro de KNIME?
Este video muestra como hacerlo
Siempre nos vamos a topar con tablas que tienen datos faltantes.
Como les hacemos tratamiento?
En este video se explica.
Si tenemos una columan con texto y queremos hacer unas modificaciones en el texto de cada registro. El nodo de String manipulation nos permite hacer esto.
Para ser un poco mas claros deberias entrar a ver el video.
El nodo de estadisticas nos dará una exploración rapida de los datos que tengamos en KNIME.
Para poder curzar información de varias tablas se debe usar el nodo joinner.
Es lo mismo que en SQL con los comandos LEFT JOIN, INNER JOIN o RIGHT JOIN
Se puede usar variables dentro del flujo de KNIME, en esta clase se puede aprender sobre como usarlas.
Si quiero tomar una decisión dentro del flujo. El nodo if puede ser una ayuda bastante interesante.
En KNIME nunca estamos a salvo de que algo que programamos encuentre un error.
Para el manejo de errores debemos usar los nodos de try catch
Este nodo de rule engine nos permite crear una nueva columna de datos basado en reglas que se aplican a todo el dataset que estemos procesando en KNIME
Aqui se muestra como hacer un grafico de lineas con el nodo Line Plot de KNIME
Aqui se muestra como hacer un nodo de pie o pastel con KNIME
Aqui se muestra como hacer un grafico de barras con KNIME
Aqui se muestra como hacer exploración de datos con KNIME
Aqui desarrollamos un ejemplo o proyecto practico donde debemos aplicar procesamiento de datos con los nodos que se ha aprendido y al final se implementa algoritmo de machine learning de regresión en KNIME.
Aqui desarrollamos un ejemplo o proyecto practico donde debemos aplicar procesamiento de datos con los nodos que se ha aprendido y al final se implementa algoritmo de machine learning de clasificación en KNIME.
Tienes dos flujos de knime muy parecidos??
Esta clase te ayuda a poderlos comparar muy facilmente.
Para trabajar en equipo con KNIME es importante saber como debemos compartir nuestros flujos haciendo un exportado de información. Asi tambien es necesario saber como importar un flujo de trabajo.
Esto se puede ver en esta clase
Podemos programar con JAVA!!! dentro de KNIME.
Aqui puedes ver un ejemplo muy básico de como hacerlo
Podemos programar con PYTHON!!! dentro de KNIME
Aqui puedes ver un ejemplo muy básico de como hacerlo
Esta clase habla sobre como descargar KNIME y conocer su interfaz, como se ejecuta nodos y cuales son las señales visuales que estos nos entregan para saber el estado de ejecución
Aqui podremos explorar el nodo de csv reader, como configurarlo y utilizarce
¿Quieres dominar una de las herramientas de análisis de datos más potentes y demandadas del mercado, sin necesidad de programar? Este curso te lleva de principiante a un nivel intermedio-avanzado en KNIME, dotándote de habilidades que podrás aplicar de inmediato en tu carrera, tu negocio o tu próximo proyecto de investigación.
El análisis de datos es hoy una de las competencias más valoradas en cualquier industria, y KNIME se ha consolidado como una de las plataformas líderes para preparar, analizar y visualizar datos —desde la investigación de mercado hasta la ciencia de datos—, todo con una interfaz visual que no requiere escribir código. Este curso combina teoría clara con ejercicios prácticos, para que cada concepto quede afianzado en el momento en que lo aprendes.
A lo largo del programa aprenderás a importar, procesar y visualizar datos dentro de KNIME, y dominarás herramientas clave como las estadísticas descriptivas, los modelos de machine learning y los nodos de minería de datos. También verás cómo integrar distintas fuentes de información en un mismo flujo de trabajo, replicando escenarios reales de análisis.
Cada módulo incluye ejercicios prácticos diseñados para que apliques lo aprendido de inmediato, además de recursos complementarios —plantillas de flujo de trabajo y conjuntos de datos de ejemplo— que refuerzan tu aprendizaje y te sirven como referencia futura.
Al finalizar el curso, estarás preparado para aplicar tus habilidades de análisis de datos en proyectos reales, tomar decisiones basadas en evidencia y destacar profesionalmente en un campo cada vez más competitivo.
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