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Temario del curso

  1. Introducción al procesamiento y análisis de datos
  2. Información básica sobre la plataforma KNIME
    • instalación y configuración
    • descripción general de la interfaz
  3. Descripción de la plataforma en el aspecto de integración de herramientas
  4. Introducción al trabajo. Creación de flujos de trabajo (workflows)
  5. Metodología para crear modelos de negocio 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 de datos desde archivos
    • importación de datos de bases de datos relacionales utilizando SQL
    • creación de consultas SQL
  10. Descripción de nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • preparación de los datos para el análisis
    • calidad y validación de los datos
    • investigación estadística de datos
    • modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Construcción de procesos avanzados y automatizados
  14. Visualización de resultados
  15. Fuentes de datos abiertas y gratuitas
  16. Fundamentos de la Minería de Datos (Data Mining)
    • Descripción de varios tipos de tareas y procesos en la Minería de Datos
  17. Descubrimiento de conocimiento a partir de los datos
    • Web Mining (Minería de la Web)
    • SNA – Análisis de Redes Sociales
    • Text Mining – Análisis de documentos
    • visualización de datos en mapas
  18. Integración de otras herramientas con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Generación de informes
  20. Resumen de la formación

Requerimientos

Conocimientos básicos de análisis matemático.

Conocimientos básicos de estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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