KNIME Analytics Platform per Data Scientists, corso base

What you'll learn

Conoscere KNIME Analytics Platform e le sue caratteristiche principali.
Analizzare i dati, visualizzarli e ricavarne conoscenza, salvare le elaborazioni e creare dei report per presentare la sintesi del tuo lavoro.
Imparare le principali tecniche di machine learning e utilizzarle con KNIME senza scrivere codice.
Imparare ad accedere ai dati con KNIME, in qualsiasi posizione si trovino (file, rete, database)

Course content
6 sections • 59 lectures • 5h 48m total length

Requirements

Avere un computer con almeno uno dei seguenti sistemi operativi: Windows, macOS, Linux; potrebbe essere necessario un profilo di amministratore, per l'installazione
Conoscenza delle principali tecniche utilizzate nel machine learning: Supervised e Unsupervised Classification, Clustering
Non serve conoscere alcun linguaggio di programmazione

Description

Questo corso di rivolge alle persone che manipolano i dati per la loro attività (studenti, professionisti) e vorrebbero utilizzare gli algoritmi di machine learning per il data mining ma non hanno voglia o tempo di imparare un linguaggio di programmazione, come R o Python.

Fortunatamente ci sono strumenti che permettono di raggiungere gli stessi obiettivi, senza utilizzare una riga di codice (a meno che non si voglia proprio farlo).

Tra questi, sicuramente, KNIME Analytics Platform, o più semplicemente KNIME® è il più conosciuto e utilizzato in questo ambito.

KNIME® è un ambiente completo e Open Source per l'analisi dei dati e il machine learning, che permette l'uso degli algoritmi di data mining più diffusi all'interno di un Workbench visuale, grazie all'utilizzo di componenti software, detti nodi, che combinati in maniera opportuna, permettono di elaborare qualsiasi base di dati.

Il corso si compone di sei sezioni:


Introduzione all'applicativo KNIME Analytics Platform, i nodi, il Workflow, l'accesso ai dati memorizzati in files, in rete e su un database

Manipolazione e trasformazione dei dati e tecniche di aggregazione

Visualizzazione dei dati, creazione di viste interattive per l'analisi dei dati

Algoritmi di data mining con KNIME: classificazione supervisionata, regressione lineare, clustering

Salvataggio dei risultati delle proprie elaborazione su files o su databases e generazione di report

Materiale Extra

In tutte le sezioni si utilizzerà prevalentemente KNIME®, mostrando alcune implementazioni di data mining con dati pubblici.


NOTE dell'autore:

KNIME® è un marchio registrato e il logo e il marchio OPEN FOR INNOVATION® sono utilizzati da KNIME AG su licenza di KNIME GmbH e sono registrati negli Stati Uniti. KNIME® è anche registrato in Germania.

L'autore non é collegato in alcun modo all'azienda.

Il corso è stato sviluppato sulla traccia del corso self paced [L1-DS] KNIME Analytics Platform for Data Scientists: Basics, disponibile, in lingua inglese, sul sito di KNIME.

Gli esempi mostrati durante le lezioni sono tutti disponibili sul sito KNIME Hub, cui si rimanda nelle risorse presenti alla fine di ogni lezione del corso.



Who this course is for:

Studenti di Ingegneria, Statistica, Matematica
Professionisti che nel lavoro hanno a che fare con i dati e che finora hanno utilizzato Excel o MS Access per le loro analisi
Curiosi e appassionati di data mining, che non vogliono impare un linguaggio di programmazione per usare le tecniche di machine learning.