Certificado
Temario del curso
Introducción
Inicio con Knime
- ¿Qué es KNIME?
- KNIME Analytics
- KNIME Server
Aprendizaje Automático
- Teoría del aprendizaje computacional
- Algoritmos computacionales para experiencia computacional
Preparación del Entorno de Desarrollo
- Instalación y configuración de KNIME
Nodos de KNIME
- Añadir nodos
- Acceso y lectura de datos
- Combinar, dividir y filtrar datos
- Agrupar y pivoteo de datos
- Limpieza de datos
Modelado
- Creación de flujos de trabajo
- Importación de datos
- Preparación de datos
- Visualización de datos
- Creación de un modelo de árbol de decisión
- Trabajo con modelos de regresión
- Predicción de datos
- Comparación y coincidencia de datos
Técnicas de Aprendizaje
- Trabajo con técnicas de bosques aleatorios
- Uso de regresión polinómica
- Asignación de clases
- Evaluación de modelos
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Experiencia con Python
- Experiencia con R
Público Objetivo
- Científicos de Datos
Reseñas (3)
Aprendiendo que QGIS es una herramienta que puede ser utilizada por otros profesionales diferentes, como topógrafos.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Cómo utilizar datos de satélites abiertos para aplicaciones reales
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Curso - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática