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Grundlagen Data Science und Data Analytics mit KNIME

Webinar - GFU Cyrus AG

Sie haben eine Einführung in das Thema Data Science, Data Analytics erhalten und können mit KNIME Daten extrahieren, transformieren, laden und visualisieren. Sie erhalten einen Data Science - Überblick und kennen wesentliche Konzepte und Begriffe rund um das Thema Data Science und Co.
Termin Ort Preis*
17.11.2025- 19.11.2025 Köln 2.296,70 €
17.11.2025- 19.11.2025 online 2.296,70 €
12.01.2026- 14.01.2026 Köln 2.296,70 €
12.01.2026- 14.01.2026 online 2.296,70 €

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Diese Agenda ist auch Bestandteil (1.-3. Tag) des Kurses


  • Einführung und Kontext
    • Überblick Data Science, Data Analytics und Co.
    • Chancen und Risiken der Data Science
    • Tools für das interaktive Reporting
    • Ergebniskommunikation und Reporting
    • Tools zur Datenanalyse

  • Extract, Transform, Load (ETL) mit KNIME
    • Einführung in KNIME
    • Datenimport von einfachen Formaten
    • Datenprüfung
    • Zusammenführen von Daten
    • Datenbereinigung
    • Datenformate
    • Arbeitsdokumentation
    • Workfloworganisation
    • Weiterbearbeitung von Daten
    • Datenvisualisierung
    • Datenexport

  • KNIME - Erweiterte Möglichkeiten und Anwendungen
    • Datenimport aus Datenbanken lokal und remote
    • Data Streaming
    • Zeit- und Datumsformate
    • Logik und Mathematische Operationen
    • Grundlagen der Statistik
    • Looping in KNIME
    • Datenexport in lokalen und remote Datenbanken
    • automatisierte Prozesse
    • Emailversand
    • Vorstellung weiterer Datatools

  • Data Science - Überblick
    • Einführung in die Data Science und ihre Ursprünge
    • Die Stufen der Analyse (nach Gartner)
    • Grundkonzepte der Statistik
    • Beschreibende Statistik und Dateneigenschaften
    • Regression, Overfitting, TreeMethoden, Bagging und Boosting
    • Methoden zur Klassifizierung
    • Cross Correlation
    • Unüberwachtes Lernen
    • Weitere Tools der Data Science




Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Mitarbeitende aus Fachbereichen, Techniker:innen, Ingenieur:innen, die Data Analytics, Data Science im Unternehmen nutzen möchten.
Seminarkennung:
R80182
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