Programa do Curso

Introdução

Começar a utilizar o Knime

  • O que é KNIME?
  • KNIME Analítica
  • KNIME Servidor

Machine Learning

  • Teoria da aprendizagem computacional
  • Computer algoritmos para a experiência computacional

Preparando o ambiente de desenvolvimento

  • Instalação e configuração KNIME

KNIME Nós

  • Adição de nós
  • [Leitura de dados
  • Fundir, dividir e filtrar dados
  • Agrupar e dinamizar dados
  • Limpar dados

Modelação

  • Criar fluxos de trabalho
  • Importação de dados
  • Preparar dados
  • Visualização de dados
  • Criar um modelo de árvore de decisão
  • Trabalhar com modelos de regressão
  • Previsão de dados
  • Comparação e correspondência de dados

Técnicas de aprendizagem

  • Trabalhar com técnicas de floresta aleatória
  • Utilizar a regressão polinomial
  • Atribuição de classes
  • Avaliação de modelos

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Experiência com Python
  • Experiência em R

Público

  • Cientistas de dados
  14 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Declaração de Clientes (4)

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