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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 de la interfaz
  3. Descripción de la plataforma desde la perspectiva de la integración de herramientas
  4. Introducción al trabajo: creación de flujos de trabajo
  5. Metodología de creación de modelos de negocio y procesos de procesamiento de datos
    • documentación del trabajo
    • métodos de importación y exportación de procesos
  6. Descripción de los nodos básicos
  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 desde bases de datos relacionales utilizando SQL
    • creación de consultas SQL
  10. Descripción de los nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • preparación de los datos para el análisis
    • calidad y validación de los datos
    • estudio estadístico de los datos
    • modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Creación de procesos avanzados y automatizados
  14. Visualización de los resultados
  15. Fuentes de datos abiertas y gratuitas
  16. Fundamentos de Data Mining
    • Descripción de tipos seleccionados de tareas y procesos de Data Mining
  17. Descubrimiento de conocimiento a partir de datos
    • Web Mining
    • SNA – 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 del curso

Requerimientos

Conocimientos básicos de análisis matemático.

Conocimientos básicos de estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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