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使用 KNIME 進行資料科學和資料準備

KNIME – 資料科學和機器學習任務的強大工具。高效率的資料科學

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從這 3 小時的課程,你會學到

  • 新的工作機會可能為你開啟
  • 提高在資料準備任務中的工作效率並節省時間
  • 在資料準備和資料科學相關工作中有更高的效率
  • 瞭解在 KNIME 有什麼樣的迴圈( loops )以及如何使用它們
  • 基於 KNIME 的資料科學機器學習工作流程例子
  • 加強你已經掌握的 KNIME 技能(例如在我的 KNIME 速成班上)
  • 如何在 KNIME 使用 Python (Java 和 R 也可能會用到,但非本課程重點)

要求

  • 無需寫程式
  • 可以免費下載 KNIME
  • 你對資料準備和資料分析的興趣是關鍵!
  • 本課程從零開始 – 我們在案例研究中學習基礎知識並奠定堅實的基礎
  • Tableau Desktop是可選的(但不是必需的)
  • Microsoft Power BI Desktop是可選的(但不是必需的)

課程說明

大家好,希望你們一切都好。

我們面對現實吧。在資料科學/資料分析領域,資料準備、資料清理、資料預處理(無論你怎麼稱呼它)通常是最繁瑣和耗時的工作。

所以很多人問: 我們怎樣才能加快程序,提高效率?

一種選擇是使用工具來加快程序(有時候是減少我們需要編寫的程式碼量)。

來認識 KNIME

一個很好的工具來拯救我們。KNIME 允許我們在一個非常吸引人的拖放介面中進行資料準備/資料清理。(不需要程式設計經驗,但如果我們想使用 R、 Python 或 Java 等語言,它仍然允許我們使用。所以,如果我們願意,我們可以編寫程式碼,但是不一定要這樣做!). KNIME 的靈活性使這一切成為可能。

最棒的是: 桌面版本是免費的!

那麼,深入 KNIME 是否值得呢? 絕對值得!

這個課程是第二個 KNIME 課程,擴充了你在第一個課程“ KNIME – 初學者速成課程 ”中獲得的知識,這課程也可在 Udemy 獲得。

我們在這裡不涉及基本內容(例如介面、基本資料匯入和過濾器節點…)。如果你需要重新整理你的知識,或者你還沒有機會學習基礎知識,我建議你先看看前面的課程( 帶你從一個很好的案例研究,涵蓋了所有的基礎知識!)

在這門課中,我們深入研究

  • 將多個檔案匯入 KNIME 的有效方法
  • 迴圈 ( loops )
  • 網路爬蟲 ( webscraping )
  • 指令碼(在 KNIME 使用 Python 程式碼)
  • 超參數優化
  • 特徵值選擇
  • KNIME 基本的機器學習工作流程和有用的節點

如果這看起是你要學的,那就讓我們開始吧!

你準備好了嗎?

目標受眾

  • (有抱負的)資料科學家
  • (有抱負的)資料分析師
  • 希望工作更聰明、更快捷、更有效率的資料科學家/分析師

講師簡介

Dan We 商業智慧專家,培訓師,資料愛好者  ( 更多講師主講課程介紹 )

Dan 是一位31歲的企業家、資料科學家和資料分析/視覺分析顧問。他擁有碩士學位,並通過了 Power BI 認證,同時還獲得了 Tableau 軟體的合格 Associate。他目前在商業智慧領域工作,幫助大公司從他們的資料中獲得關鍵的洞察力,以實現長期增長並超越他們的競爭對手。

他致力於支援其他人,為他們提供教育服務,幫助他們實現自己的目標,成為他們行業中的佼佼者,或者探索一條新的職業道路。

“幫助別人是最大的快樂”

“為了完成不可能的任務,你需要看到無形的東西”

“如果你不喜歡你現在的處境,那就改變吧。生命太短暫了! ”

你做得到的!

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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