Certificado
Temario del curso
Introducción
Comenzando con Knime
- ¿Qué es KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Aprendizaje Automático
- Teoría del aprendizaje computacional
- Algoritmos de computadora para la experiencia computacional
Preparando el Entorno de Desarrollo
- Instalación y configuración de KNIME
Nodos de KNIME
- Agregar nodos
- Acceder y leer datos
- Combinar, dividir y filtrar datos
- Agrupar y pivotar datos
- Limpiar datos
Modelado
- Crear flujos de trabajo
- Importar datos
- Preparar datos
- Visualizar datos
- Crear un modelo de árbol de decisiones
- Trabajar con modelos de regresión
- Predecir datos
- Comparar y emparejar datos
Técnicas de Aprendizaje
- Trabajar con técnicas de bosque aleatorio
- Usar regresión polinomial
- Asignar clases
- Evaluar modelos
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Experiencia con Python
- Experiencia con R
Público
- Científicos de datos
Testimonios (4)
Ejemplos prácticos nos permitieron obtener una sensación real de cómo funciona el programa. Explicaciones claras e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática
Todos los temas que cubrió, incluyendo ejemplos. También explicó cómo son útiles en nuestro trabajo diario.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Realmente disfruté el entrenamiento. Encontré que todos los módulos son aplicables a los problemas que estoy tratando de resolver en el trabajo. La integración del entrenamiento con cuadernos de Jupyter fue realmente impresionante.
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
Curso - Python for Geographic Information System (GIS)
Traducción Automática
Lo que más me gustó del entrenamiento fue la organización y la ubicación
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Curso - ArcGIS for Spatial Analysis
Traducción Automática