Curso de KNIME with Python and R for Machine Learning
KNIME es un software de análisis de datos de código abierto para integrar el aprendizaje automático y la minería de datos a través de canalizaciones de datos. Con Python y R, los usuarios pueden ampliar las capacidades de KNIME para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean programar en Python y R para KNIME.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Planifique, cree e implemente modelos de aprendizaje automático en KNIME.
- Implementar proyectos de ciencia de datos de extremo a extremo.
- Tome decisiones basadas en datos para las operaciones.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Certificado
Programa del Curso
Introducción
Primeros pasos con Knime
- ¿Qué es KNIME?
- KNIME Análisis
- KNIME Servidor
Machine Learning
- Teoría del aprendizaje computacional
- Algoritmos computacionales para la experiencia computacional
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración KNIME
KNIME Nodos
- Adición de nodos
- Accesslectura y lectura de datos
- Fusionar, dividir y filtrar datos
- Agrupación y dinamización de datos
- Datos de limpieza
Modelado
- Creación de flujos de trabajo
- Importación de datos
- Preparación de datos
- Visualización de datos
- Creación de un modelo de árbol de decisión
- Trabajar con modelos de regresión
- Predicción de datos
- Comparación y coincidencia de datos
Técnicas de aprendizaje
- Trabajar con técnicas de bosque aleatorio
- Uso de la regresión polinómica
- Asignación de clases
- Evaluación de modelos
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia con Python
- Experiencia R
Audiencia
- Científicos de datos
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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KNIME with Python and R for Machine Learning - Consulta de consultoría
Consulta de consultoría
Testimonios (5)
Fue informativo y útil
Brenton - Lotterywest
Curso - Building Web Applications in R with Shiny
Traducción Automática
Muchos ejemplos y ejercicios relacionados con el tema de la formación.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
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Traducción Automática
El día 1 y el día 2 fueron realmente sencillos para mí y disfruté muchísimo esa experiencia.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
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Traducción Automática
El ritmo fue justo y el ambiente relajado hizo que los candidatos se sintieran cómodos para hacer preguntas.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Traducción Automática
La capacitacidad de la herramienta
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
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- Entender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
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Este curso para KNIME Plataforma de Analytics es una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y KNIME expertos para ser introducidos a KNIME, para aprender cómo utilizarlo de manera más eficaz, y cómo crear informes claros y completos basados en KNIME flujos de trabajo.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a profesionales de datos que desean utilizar KNIME para resolver las necesidades empresariales complejas.
Está dirigido al público que no sabe la programación y tiene la intención de utilizar herramientas avanzadas para implementar escenarios de análisis.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Instalar y configurar KNIME.
- Construcción Data Science escenarios
- Tren, pruebas y modelos validados
- La implementación termina con la cadena de valor final de los modelos de la ciencia de los datos
Formato del curso
- Lecciones y discusiones interactivas.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso o para saber más sobre este programa, por favor contacte con nosotros para organizar.
Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe
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Análisis de Marketing con R
21 HorasAudiencia
Propietarios de Business (gerentes de marketing, gerentes de productos, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Perspectivas de clientes profesionales.
Visión general
El curso sigue el ciclo de vida del cliente desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para obtener rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de qué clientes nos están dejando y por qué. Trabajaremos con datos reales (si son anónimos) de una variedad de industrias que incluyen telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología.
Formato
Capacitación dirigida por un instructor a lo largo de cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Se puede entregar como un aula o un curso a distancia (en línea).
R para Análisis de Datos e Investigación
7 HorasAudiencia
- gerentes
- Desarrolladores
- científicos
- estudiantes
Formato del curso
instrucción y discusión en línea O talleres presenciales
Introducción a R
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Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).
R
21 HorasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.
Red Neuronal en R
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Programación Avanzada de R
7 HorasEste curso es para científicos de datos y estadísticos que ya tienen habilidades básicas de codificación R & C++ y código R y necesitan habilidades avanzadas de codificación R
El propósito es impartir un curso práctico de programación avanzada de R a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.
Se utilizan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
Introducción a la visualización de datos con Tidyverse y R
7 HorasEl Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas
- Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra
- Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
- Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas
- Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS
Audiencia
- Principiantes al lenguaje R
- Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Creación de Aplicaciones Web en R con Shiny
7 HorasDescripción:
Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML , script Java y CSS entre navegadores.
Objetivo:
Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones Shiny.
Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles comúnmente utilizadas de la biblioteca Shiny.