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KNIME 3.7: Datenanalyse/Datenverarbeitung+ Machine Learning
Rating: 4.4 out of 5(109 ratings)
739 students

KNIME 3.7: Datenanalyse/Datenverarbeitung+ Machine Learning

Achtung: Kurs inaktiv! (Löschung seitens Udemy steht noch aus, unofficial)
Created bySimon Herzog
Last updated 4/2022
German

What you'll learn

  • KNIME Analytics vielseitig für praktische Anwendungen einsetzen
  • Datenverarbeitung mit KNIME Analytics
  • Arbeit KNIME Analytics in Kombination mit EXCEL / CSV / Datenbanken / uvm.
  • Praxisbeispiele für den Einsatz von KNIME Analytics die den Büroalltag vereinfachen
  • Machine Learning mit Hilfe von KNIME + Praxisbeispiele (Autoverkauf / Versicherung / Online Shop)
  • Visualisierung von Daten und Analyseergebnissen

Course content

9 sections77 lectures9h 53m total length
  • Unser erster Workflow - Praktikum/Selfmade12:41

    Praktikum/Selfmade: Gemeinsames Nachbauen des in Lektion 3 vorgestellten Workflows. Verbesserung des Verständnisses, wie ein Workflow funktioniert und erstellt wird.

    Hinweis: Workflow aus der .zip Datei entpacken und in KNIME Importieren (Über Dropdown Menü "File", Links oben in der Menüleiste)

Requirements

  • Keine Programmierkenntnisse nötig
  • Grundlegende Computerkenntnisse (Dateien herunterladen, .zip-Dateien entpacken, Excel/CSV-Dateien erstellen o.ä)

Description

-- Kurs nicht mehr supported ---


Download der Software - Getting started

Kennenlernen von KNIME Analytics und dem Prinzip des Baus von Workflows mit vielfältigen Einsatzmöglichkeiten

Das Konzept "Workflow" und "Node" verstehen und in der Praxis anwenden

Bauen von Datenverarbeitungsprozessen mit Hilfe von Knoten

Verbesserung der Prozesse im Unternehmen durch den Einsatz von KNIME Analytics

Betrachtung einzelner Knoten (Zum Beispiel Eingabe / Ausgabe / Filteroptionen / Arbeit mit unterschiedlichen Datentypen)

Automatisierter E-Mail Versand mit dem "Send E-Mail"-Node

Arbeit mit Datenbanken am Beispiel mit einer eigenen MySQL Datenbank

Workflow Steuerung durch Schleifen und Variablen - Prinzipien des Programmierens auch in der visuellen Programmierung mit Workflows möglich.

Visualisierung von Daten und Analyseergebnissen als attraktiver Output für User und Kunden

Desktopanwendung bauen welche sich unkompliziert ausführen lassen.

"Machine Learning" anhand realitätsnaher Beispiele verstehen und lernen die in der Praxis anzuwenden (Autoverkauf / Versicherung / Online Shop)


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Kurs basiert auf der Knime Version 3.7 - Einige Knoten sehen daher mittlerweile anders aus. Auf den Lerneffekt des Kurses hat dies aber nur einen geringen Einfluss. Auch alle Möglichkeiten die hier gezeigt werden, bestehen in den neuen KNIME-Versionen weiter - können aber zum Beispiel minimal anders konfiguriert werden oder sind in einem neuen/veränderten Knoten zusammengefasst.


Ich freue mich sehr auf deine Teilnahme und über dein Interesse am Lernen mit einer großartigen Software wie KNIME Analytics


Herzlich Willkommen

Dein Simon

Who this course is for:

  • Menschen, die mit vielen Daten, Excel-Tabellen und Dateien arbeiten und sich den Büroalltag vereinfachen möchten
  • Data Science Interessierte, die ihr theoretisches Wissen praktisch mit einem interaktiven Tool umsetzen wollen
  • Data Analysten