Science des données sans code avec KNIME

Vous n'avez pas besoin d'apprendre des langages de programmation complexes pour exploiter la puissance de la science des données. Les outils visuels modernes vous permettent de créer des modèles prédictifs sophistiqués et d'analyser les tendances à l'aide d'une interface intuitive de glisser-déposer. Ce cours écrit vous guide à travers les bases de la science des données et de l'apprentissage automatique à l'aide de la plateforme KNIME Analytics. Vous passerez de la compréhension des concepts de données de base à la construction de flux de travail prédictifs entièrement fonctionnels, sans code. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale de la science des données, les concepts d'apprentissage automatique et les structures de données. - Importer, nettoyer et transformer des données désordonnées à l'aide de flux de travail de prétraitement visuels. - Créer des modèles prédictifs pour la classification et la régression sans écrire de code. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques standard pour garantir la précision et la fiabilité. - Appliquer les meilleures pratiques modernes en matière de pipelines de données pour automatiser les tâches analytiques répétitives. - Explorer comment intégrer des concepts d'IA modernes dans vos flux de travail de données visuels. Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases de la programmation visuelle avant de passer à des didacticiels écrits étape par étape sur la préparation des données, la création de modèles et l'évaluation. Vous pratiquerez ces concepts à travers des exercices basés sur du texte conçus pour renforcer vos compétences analytiques. Ce cours est conçu pour les débutants, les analystes commerciaux et les professionnels des données en herbe qui souhaitent exploiter la science des données sans expérience préalable en programmation. Aucune expérience en codage n'est requise. Commencez votre voyage dans l'analyse de données sans code et la modélisation prédictive dès aujourd'hui.