KNIME Training

Erwerben Sie in unserem individuellen KNIME Training in 2 Tagen das Wissen, welches Sie benötigen, um KNIME kompetent einsetzen zu können. Erfahren Sie von unseren praxiserprobten KNIME Mentoren die Dinge, die Sie für die Arbeit mit KNIME in Ihrem Unternehmen und für Ihren Einsatzzweck benötigen.

Teilnahme anfragen

Inhalte des KNIME Trainings

Grundlagen von KNIME 

  • Einführung in die KNIME-Umgebung
  • Überblick KNIME Workbench
  • Überblick über die KNIME-Knoten

Daten anbinden und transformieren 

  • KNIME Port-Typen (Data, Datenbank, PMML etc.)
  • Funktionen der Knoten für den Datenzugriff
  • Datenzugriff (Datenbank-Zugriff und File-Import)
  • Datenverbindungen einrichten und speichern
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Mittagspause (Mittagessen ist inklusive)

Datenmanipulation und Datenaggregation 

  • Abfragen Bearbeiten und Daten bereinigen
  • Vorbereiten der Daten für die spätere Analyse
  • Verknüpfen von Daten aus verschieden Quellen
  • Aggregation und Gruppierung von Daten
  • Best Practices bei der Workflow-Erstellung
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Datenvisualisierung 

  • Verwendung von Charttypen in KNIME
  • Hervorhebung und Kommentierung

Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Data Mining Strategien

  • Anomalieerkennung (Betrug, vorausschauende Wartung)
  • Association Rule Learning (Warenkorbanalyse)
  • Clustering (Marktsegmentierung)
  • Einstufung (nächstbestes Angebot, Abwanderungsschutz)
  • Regression (Trendschätzung)

Überblick über den Data Mining Prozess

Mittagessen (Mittagessen ist inklusive)

Data Mining mit KNIME

  • Partitionierung von Daten (Trainings und Evaluierungsset)
  • KNIME-Loops
  • Klassifikation von Daten
  • Entscheidungsbäume
  • Regressionsanalyse
  • Clusterung u.a. mit k-Means
  • Neuronale Netze
  • Modell-Evaluierung und Deployment (Scoring)
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Einbindung weiterer Tools

  • Java Snippet
  • R Integration
  • Python Integration
  • Web Services
  • JSON und XML
  • Big Data

Exportieren von Daten und Deployment

  • Knoten zum Exportieren in KNIME
  • Reporting in KNIME
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME
Tag 1: Die Grundlagen schaffen

Grundlagen von KNIME 

  • Einführung in die KNIME-Umgebung
  • Überblick KNIME Workbench
  • Überblick über die KNIME-Knoten

Daten anbinden und transformieren 

  • KNIME Port-Typen (Data, Datenbank, PMML etc.)
  • Funktionen der Knoten für den Datenzugriff
  • Datenzugriff (Datenbank-Zugriff und File-Import)
  • Datenverbindungen einrichten und speichern
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Mittagspause (Mittagessen ist inklusive)

Datenmanipulation und Datenaggregation 

  • Abfragen Bearbeiten und Daten bereinigen
  • Vorbereiten der Daten für die spätere Analyse
  • Verknüpfen von Daten aus verschieden Quellen
  • Aggregation und Gruppierung von Daten
  • Best Practices bei der Workflow-Erstellung
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Datenvisualisierung 

  • Verwendung von Charttypen in KNIME
  • Hervorhebung und Kommentierung

Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Tag 2: Data Mining mit KNIME

Data Mining Strategien

  • Anomalieerkennung (Betrug, vorausschauende Wartung)
  • Association Rule Learning (Warenkorbanalyse)
  • Clustering (Marktsegmentierung)
  • Einstufung (nächstbestes Angebot, Abwanderungsschutz)
  • Regression (Trendschätzung)

Überblick über den Data Mining Prozess

Mittagessen (Mittagessen ist inklusive)

Data Mining mit KNIME

  • Partitionierung von Daten (Trainings und Evaluierungsset)
  • KNIME-Loops
  • Klassifikation von Daten
  • Entscheidungsbäume
  • Regressionsanalyse
  • Clusterung u.a. mit k-Means
  • Neuronale Netze
  • Modell-Evaluierung und Deployment (Scoring)
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Einbindung weiterer Tools

  • Java Snippet
  • R Integration
  • Python Integration
  • Web Services
  • JSON und XML
  • Big Data

Exportieren von Daten und Deployment

  • Knoten zum Exportieren in KNIME
  • Reporting in KNIME
  • Umsetzung praktischer Beispiele in KNIME

Termine

Dauer

Zwei Tage Präsenzschulung – jeweils acht Stunden – bei taod in Köln oder bei Ihnen  vor Ort.

Trainingstermine

  • Montag + Dienstag, 02.09./03.09.2019
  • Montag + Dienstag, 23.09./24.09.2019
  • Termine Inhouse nach Absprache
  • Trainingspreis:

    1.450 € pro Teilnehmer

    Gruppenpreise:

    Auf Anfrage

    Inhouse-Trainings:

    Auf Anfrage

    Merkmale des KNIME Trainings

    Spaß beim Lernen und gezielte Wissensvermittlung sind die Leitideen unserer Trainings. Deshalb ist die Teilnehmerzahl auf max. 6 Teilnehmer begrenzt, sodass wir eine individuelle Betreuung der Teilnehmer gewährleisten können.

    Zusätzlich ist in dem Trainingspaket ein persönliches Supportpaket enthalten (2 Std. via Telefon / WebEx), damit nach dem Training ein Transfer in die Geschäftspraxis eines jeden Teilnehmers sichergestellt werden kann.

    Individuelle Unterstützung und intensive Beratung
    Schnelle Lernerfolge durch erprobte Methodik
    Auf Wunsch: Einbeziehung Ihrer Daten und Anwendungsfälle
    Nach der Schulung: 2 Std. Support-Budget inklusive
    Schulungsunterlagen und KNIME-Beispiele mit Lösungen
    Teilnahmezertifikat und Dokumentation

    Zielpublikum

    Der Kurs richtet sich an Analysten, fachliche Experten und alle, die sich für eine Einführung in KNIME interessieren. Die Teilnehmer sollten über statistisches Grundwissen und Datenaffinität verfügen. Vorerfahrungen mit KNIME sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Das Training eignet sich für alle, die mit Daten arbeiten und diese mit Methoden aus dem Bereich Data Science analysieren wollen.

    Der Kurs vermittelt die wichtigsten Grundlagen von KNIME. Teilnehmer erhalten einen Überblick über die verschiedenen analytischen Funktionsknoten und deren Zusammenspiel bei der Erstellung von analytischen Dataflows, sodass Sie nach dem Training in der Lage sind Workflows in KNIME selbständig zu erstellen. Zusätzlich gibt der Kurs einen Überblick über die verfügbaren Data Mining-Methoden und technische Alleinstellungsmerkmale von KNIME.

    Voraussetzungen

    Bitte bringen Sie zu dieser Schulung Ihr eigenes Notebook mit, auf welchem bereits KNIME installiert ist. Die KNIME Analytics Platform kann kostenfrei heruntergeladen und genutzt werden. Eine aktive Mitarbeit in den Übungen ist andernfalls nicht möglich.

    Nach individueller Absprache können wir das KNIME Training auch bei Ihnen vor Ort anbieten.

    Unverbindliche Angebotsanfrage für das KNIME Training:

    Erfahren Sie mehr über unsere weiteren Trainingsangebote und Veranstaltungen