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Big Data & Analytics: Data Science con KNIME

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Workshop aziendale Data Science con KNIME

La piattaforma di KNIME Analytics è stata definite la “killer app” del machine learning. Non sono richieste competenze di programmazione

Workshop aziendaleBig Data & AnalyticsFormula On demand

Questo corso di ETL/ELT con Knime composto da due moduli, base e avanzato, erogato con formula smart education ti permetterà di entrare nel mondo dell’intelligenza artificiale e del machine learning


Big Data & Analytics: Data Science con KNIME

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Durata: 32 ore

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Workshop aziendale Data Science con KNIME | Big Data & Analytics formula On demand

La piattaforma di KNIME Analytics è stata definite la “killer app” del machine learning.
Non sono richieste competenze di programmazione. Possono accedere a questo modulo di specializzazione sia coloro che vogliono operare nel campo della Data Science, Data Engineering, Data Analysis e di Business analysis, sia coloro lavorano in ambito social media e desiderano crescere e intraprendere la carriera di Social media analyst.

KNIME Analytics è la piattaforma gratuita più potente e completa per analisi drag-and-drop, machine learning, statistiche ed ETL (Extract, Transform, Load). Quest'ultimo è il processo di raccolta dei dati che fa riferimento ai tre passaggi (estrazione, trasformazione, caricamento) utilizzati per organizzare e centralizzare in un unico repository i dati da più origini. Viene spesso utilizzato per creare un data warehouse.

KNIME in definitiva offre la possibilità di creare dei flussi di elaborazione dati in autonomia, in modo molto rapido (Technology Agnostic). Permette altresì di fare delle operazioni aggiuntive su sorgenti remote di dati (sia relazionali, sia non relazionali) e con tipologie diversi (da csv, json a mysql e elastic). Permette infine di usare anche l'intelligenza artificiale e il e Machine learning sia per lavoro ordinario che per R&D.

1. Data Analytics con Knime - livello base | 16 ore
Questo modulo, che non richiede conoscenze di programmazione permette ad sviluppare dei pipeline di elaborazione dati ai fine di analisi, aggiornamento e delle operazioni ad-hoc in tempo relativamente breve. le competenze acquisite dal corso sono applicabili in qualsiasi ambiente e area funzionale nelle piccole/medie e grande aziende.

Dopo questo corso i partecipanti possono facilmente fare la pulizia dei dati poco curati/errati (Noisy or dirty data) o se gestire i valori mancanti, filtering, integrazione dei dati con concatenazione e join. ed applicare tutti i tipi di trasformazioni dei dati come la discretizzazione, la normalizzazione o il pivot.

Modulo 1
1. Intro to Knime, Environment 2. Working with files. (Excel, CSV, Text) 3. Data Manipulation (Table, Row & Column level) 4. Join / Cross Join / Group by / Pivot / Unpivot 5. Variables 6. Python in Knime 7. Mini project 1

Modulo 2
1. Adv Data Manipulations (Strings, Date/time, Numbers, Type Casting) 2. NoSQL Data (JSON, XML) 3. Loops in Knime 4. Files/Directory Operations 5. Intro to JavaScript (Syntax, Functions, IF-ELSE, for loop, while loop) 6. Column & Variable Expressions 7. project 1

2. Data Science con Knime - livello avanzato | 16 ore
Questo Modulo avanzato include anche applicazioni e metodi di Intelligenza artificiale e Machine Learning.

Modulo 3
1. Time Processing 2. Relational Database OPS (read, write, update + Quick SQL Queries Review) 3. Error handling 4. Reusability with Meta-Nodes & Components 5. Advanced & AD-HOC Nodes 6. Mini project 2

Modulo 4
1. Text Processing 2. AI & ML in Knime a. Bayes b. Clustering c. Rule Induction d. Neural Network e. Decision Tree, Decision Tree Ensemble f. Misc. Classifiers g. Linear/polynomial Regression 3. Project 2

Non sono richieste competenze di programmazione. Possono accedere a questo modulo di specializzazione sia coloro che vogliono operare nel campo della Data Science, Data Engineering, Data Analysis e business analysis, sia chi lavora in ambito social media e vuole intraprendere la carriera di Social media analyst.

Dotazioni tecniche base
Notebook personal per le esercitazioni pratiche.
CPU dual core 64-bit on x86-64
RAM 4gb
Sistema Operativo: Linux/Mac Os X/Windows

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I Data Workers europei passeranno dagli attuali 6 milioni a 13,4 milioni entro il 2026; il valore mondiale del mercato della Big Data Analytics salirà dagli 8,5$ miliardi del 2017 a 40,6$ miliardi nel 2023. Nel 2019, il valore del mercato dei Big Data in Italia è stato stimato a 1,4€ miliardi, con una crescita del 26% rispetto all’anno precedente.

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