Formación Introducción Machine Learning con KNIME Online /Presencial (2 sesiones)

700,00

Formación de introducción en analítica avanzada en la herramienta de código abierto de integración de datos y analítica avanzada en machine learning y deep learning

Orientado a perfiles técnicos de sistemas y perfiles de analistas de  negocio y de ciencia de datos.
El objetivo de la formación es conseguir plantear con total autonomia un proyecto de analítica avanzada de datos.
Duración total de la formación 9 horas.

Precio IVA INCLUIDO – Reserva 25% precio.Knime

Disponibilidad: 10 disponibles

Formación Introducción Machine Learning con KNIME Analytics Platform Online. Analítica avanzada en la herramienta de código abierto de integración de datos y analítica avanzada en machine learning y deep learning

Orientado a perfiles técnicos de sistemas y perfiles de analistas de  negocio y de ciencia de datos.
El objetivo de la formación es conseguir plantear con total autonomia un proyecto de analítica avanzada de datos. 
Duración total de la formación 9 horas.
Reserva 25% precio.

 

Knime es una  herramienta líder de código abierto de referencia de Integración de datos y analítica avanzada mediante algoritmos de inteligencia artificial. https://www.knime.com/

La propuesta del actual curso se divide en 2 módulos los cuales están repartidos en 2 sesiones de 4,4 horas cada sesión.

Knime

Módulo 1: Introducción interfase gráfica Knime Analytics platform

Objetivos del módulo:  Entender el funcionamiento de los diferentes algoritmos de inteligencia artificial y su uso en datos tratados en la herramienta data flow de integración de datos Knime

Conocimientos previos: No son necesarios conocimientos previos.

 

Contenidos:
  1. Introducción
  2. Elementos de la interfase gráfica
  3. Proyectos y workflows
  4. Jobs
  5. Nodos y metanodos
  6. Ports y conexiones
  7. Tipos de algoritmos y su utilidad
  8. Separación de los datos para construir y evaluar el modelo.
  9. Práctica

Módulo 2: Introducción al desarrollo de jobs

Objetivos del módulo: Desarrollar con autonomía jobs completos que permiten generación de modelos predictivos y análisis avanzados.

Conocimientos previos: Módulo 1 o conocimientos Knime.
Contenidos:
  1. Comprimir jobs en metanodos.
  2. Trabajandando con variables
  3. Evaluación de los resultados de los modelos
  4.  Scoring de datos para predicción de resultados
  5. Algoritmos avanzados
  6. Práctica del módulo

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