Temario del curso

  1. Introducción al procesamiento y análisis de datos
  2. Información básica sobre la plataforma KNIME
    • instalación y configuración
    • revisión de la interfaz
  3. Discusión de la plataforma en aspectos de integración de herramientas
  4. Introducción al trabajo. Creación de flujos de trabajo
  5. Metodología para crear modelos de negocio y procesos de datos
    • documentación del trabajo
    • métodos de importación y exportación de procesos
  6. Revisión de nodos básicos
  7. Discusión sobre los procesos ETL
  8. Metodologías de exploración de datos
  9. Metodología para la importación de datos
    • importación de datos desde archivos
    • importación de datos desde bases de datos relacionales utilizando SQL
    • creación de consultas SQL
  10. Revisión de nodos avanzados
  11. Análisis de datos
    • preparación de datos para el análisis
    • calidad y verificación de los datos
    • investigación estadística de los datos
    • modelado de datos
  12. Introducción al uso de variables y bucles
  13. Construcción de procesos avanzados y automatizados
  14. Visualización de resultados
  15. Recursos de datos gratuitos y públicos
  16. Fundamentos del Data Mining
    • Revisión de tipos seleccionados de tareas y procesos de Data Mining
  17. Descubrimiento del conocimiento a partir de los datos
    • Web Mining
    • SNA - redes sociales
    • Text Mining - análisis de documentos
    • visualización de datos en mapas
  18. Integración de otras herramientas con KNIME
    • R
    • Java
    • Python
    • Gephi
    • Neo4j
  19. Creación de informes
  20. Resumen del curso

Requerimientos

Conocimientos básicos de análisis matemático.

Conocimientos básicos de estadística.

 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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