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Udemy - Knime Analytics Platform Per Data Scientists, Intermediate - ITA
eurcad ha pubblicato una discussione in » Video Corsi
Udemy - Knime Analytics Platform Per Data Scientists, Intermediate - ITA Ultimo aggiornamento in data 2/2023 Implementare gli algoritmi di machine learning senza usare codice. Salire di livello. Cosa imparerai: Conoscere aspetti avanzati di KNIME Analytics Platform Gestire e manipolare i valori di data e ora presenti nei dataset Costruire dei cicli per iterare rami di un Workflow in base ad una feature, o una sua porzione , un certo numero di volte, fino al verificarsi di una condizione Trasformare le feature di un dataset in variabili per modificare il comportamento di un Workflow o effettuare manipolazioni Conoscere tecniche avanzate di machine learning, come l'ensemble e le reti neurali profonde Approfondire i nodi per le gestione dei database Approfondire i nodi per la visualizzazione Inviare i dati elaborati verso Power BI Richiede Avere un computer con almeno uno dei seguenti sistemi operativi: Windows, macOS, Linux; potrebbe essere necessario un profilo di amministratore, per l'installazione Conoscenza delle principali tecniche utilizzate nel machine learning: Supervised e Unsupervised Classification, Clustering Non serve conoscere alcun linguaggio di programmazione Avere seguito il corso KNIME Analytics Platform per Data Scientists, corso base o conoscere le basi di KNIME Questo corso di rivolge alle persone che manipolano i dati per la loro attività (studenti, professionisti) e vorrebbero utilizzare gli algoritmi di machine learning per il data mining ma non hanno voglia o tempo di imparare un linguaggio di programmazione, come R o Python. Fortunatamente ci sono strumenti che permettono di raggiungere gli stessi obiettivi, senza utilizzare una riga di codice (a meno che non si voglia proprio farlo). Tra questi, sicuramente, KNIME Analytics Platform, o più semplicemente KNIME® è il più conosciuto e utilizzato in questo ambito. KNIME® è un ambiente completo e Open Source per l'analisi dei dati e il machine learning, che permette l'uso degli algoritmi di data mining più diffusi all'interno di un Workbench visuale, grazie all'utilizzo di componenti software, detti nodi, che combinati in maniera opportuna, permettono di elaborare qualsiasi base di dati. Il corso si compone di sei sezioni: 1 Introduzione all'applicativo KNIME Analytics Platform, i nodi, il Workflow, l'accesso ai dati memorizzati in files, in rete e su un database 2 Manipolazione e trasformazione dei dati e tecniche di aggregazione 3 Visualizzazione dei dati, creazione di viste interattive per l'analisi dei dati 4 Algoritmi di data mining con KNIME: classificazione supervisionata, regressione lineare, clustering 5 Salvataggio dei risultati delle proprie elaborazione su files o su databases e generazione di report 6 Materiale Extra In tutte le sezioni si utilizzerà prevalentemente KNIME®, mostrando alcune implementazioni di data mining con dati pubblici. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 12.8 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/22A8A446CE.html -
Udemy - Knime Analytics Platform Per Data Scientists, Intermediate - ITA
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Udemy - Knime Analytics Platform Per Data Scientists, Intermediate - ITA Ultimo aggiornamento in data 2/2023 Implementare gli algoritmi di machine learning senza usare codice. Salire di livello. Cosa imparerai: Conoscere aspetti avanzati di KNIME Analytics Platform Gestire e manipolare i valori di data e ora presenti nei dataset Costruire dei cicli per iterare rami di un Workflow in base ad una feature, o una sua porzione , un certo numero di volte, fino al verificarsi di una condizione Trasformare le feature di un dataset in variabili per modificare il comportamento di un Workflow o effettuare manipolazioni Conoscere tecniche avanzate di machine learning, come l'ensemble e le reti neurali profonde Approfondire i nodi per le gestione dei database Approfondire i nodi per la visualizzazione Inviare i dati elaborati verso Power BI Richiede Avere un computer con almeno uno dei seguenti sistemi operativi: Windows, macOS, Linux; potrebbe essere necessario un profilo di amministratore, per l'installazione Conoscenza delle principali tecniche utilizzate nel machine learning: Supervised e Unsupervised Classification, Clustering Non serve conoscere alcun linguaggio di programmazione Avere seguito il corso KNIME Analytics Platform per Data Scientists, corso base o conoscere le basi di KNIME Questo corso di rivolge alle persone che manipolano i dati per la loro attività (studenti, professionisti) e vorrebbero utilizzare gli algoritmi di machine learning per il data mining ma non hanno voglia o tempo di imparare un linguaggio di programmazione, come R o Python. Fortunatamente ci sono strumenti che permettono di raggiungere gli stessi obiettivi, senza utilizzare una riga di codice (a meno che non si voglia proprio farlo). Tra questi, sicuramente, KNIME Analytics Platform, o più semplicemente KNIME® è il più conosciuto e utilizzato in questo ambito. KNIME® è un ambiente completo e Open Source per l'analisi dei dati e il machine learning, che permette l'uso degli algoritmi di data mining più diffusi all'interno di un Workbench visuale, grazie all'utilizzo di componenti software, detti nodi, che combinati in maniera opportuna, permettono di elaborare qualsiasi base di dati. Il corso si compone di sei sezioni: 1 Introduzione all'applicativo KNIME Analytics Platform, i nodi, il Workflow, l'accesso ai dati memorizzati in files, in rete e su un database 2 Manipolazione e trasformazione dei dati e tecniche di aggregazione 3 Visualizzazione dei dati, creazione di viste interattive per l'analisi dei dati 4 Algoritmi di data mining con KNIME: classificazione supervisionata, regressione lineare, clustering 5 Salvataggio dei risultati delle proprie elaborazione su files o su databases e generazione di report 6 Materiale Extra In tutte le sezioni si utilizzerà prevalentemente KNIME®, mostrando alcune implementazioni di data mining con dati pubblici. Requisiti: - Microsoft Windows o Mac - Formato: mp4 Size: 12.8 GB BUON DOWNLOAD https://www.filecrypt.cc/Container/22A8A446CE.html-
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