Programa do Curso

  1. Introdução ao tratamento e análise de dados
  2. Informações básicas sobre a plataforma KNIME
    • instalação e configuração
    • visão geral da interface
  3. Discussão da plataforma em termos de integração de ferramentas
  4. Introdução aos fluxos de trabalho. Criação de fluxos de trabalho
  5. Metodologia para a criação de modelos de negócio e processos de dados
    • Documentação dos fluxos de trabalho
    • Métodos de importação e exportação de processos
  6. Discussão de nós básicos
  7. Discussão de processos ETL
  8. Metodologias de extração de dados
  9. Metodologias de importação de dados
    • Importação de dados de ficheiros
    • importação de dados de bases de dados relacionais utilizando SQL
    • geração de consultas SQL
  10. Discussão de nós avançados
  11. Análise de dados
    • preparação de dados para análise
    • qualidade e verificação dos dados
    • testes estatísticos de dados
    • modelação de dados
  12. Introdução à utilização de variáveis e loops
  13. Construção de processos avançados e automatizados
  14. Visualização de resultados
  15. Fontes de dados publicamente disponíveis e gratuitas
  16. Noções básicas Data Mining
    • Visão geral de tipos seleccionados de tarefas e processos Data Mining
  17. Descobrir conhecimentos a partir de dados
    • Extração de dados na Web
    • SNA - redes sociais
    • Extração de texto - análise de documentos
    • Visualização de dados em mapas
  18. Integração de outras ferramentas com KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Elaboração de relatórios
  20. Resumo da formação

Requisitos

Conhecimentos básicos de análise matemática.

Conhecimentos básicos de estatística.

 35 Horas

Declaração de Clientes (2)

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