• Tout public

Explorer et maîtriser l'ensemble des fonctionnalités de la KNIME Analytics Platform.
Savoir manipuler, analyser et visualiser des données efficacement avec KNIME.
Automatiser et optimiser des workflows adaptés à des projets analytiques complexes.
Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning pour répondre à des besoins métiers spécifiques.

Module 1 : Introduction et bases de KNIME
Découverte de KNIME Analytics Platform et navigation dans son interface.
Concepts fondamentaux : nœuds, workflows et structure des données.
Création et exécution de workflows simples pour manipuler les données.
Module 2 : Gestion et préparation des données
Connexion à diverses sources de données (Excel, CSV, bases SQL, API).
Nettoyage, tri et transformation des données pour leur préparation.
Traitement des données manquantes et consolidation des flux de travail.
Module 3 : Analyse et visualisation des données
Création de visualisations interactives (tableaux, graphiques dynamiques).
Exploration et analyse descriptive des données.
Exportation des résultats dans différents formats adaptés.
Module 4 : Techniques avancées avec KNIME
Gestion efficace des grandes volumétries de données.
Manipulation avancée : fusion, pivot et enrichissement des datasets.
Automatisation des workflows complexes et gestion des erreurs courantes.
Module 5 : Initiation au machine learning avec KNIME
Introduction aux principes des algorithmes supervisés et non supervisés.
Préparation des données pour des analyses prédictives.
Mise en œuvre d’algorithmes tels que la régression, la classification et le clustering.
Module 6 : Optimisation et déploiement des workflows
Création de workflows réutilisables et adaptés au travail collaboratif.
Optimisation des performances pour traiter des ensembles de données complexes.
Partage et publication de workflows via KNIME Hub et intégration avec d’autres outils.
Module 7 : Études de cas et projet appliqué
Réalisation d’un projet complet : de l’importation des données à leur visualisation.
Résolution d’un cas métier incluant des modèles prédictifs et des workflows automatisés.
Mise en œuvre des bonnes pratiques pour structurer un projet en environnement professionnel.
Cette structure met en avant une progression logique et un apprentissage concret pour des participants souhaitant perfectionner leur utilisation de KNIME.

Aucune pour les fondamentaux.
Une expérience en manipulation de données et analyse est un plus pour les modules avancés

Durée en centre : 35 heures
Durée totale : 35heures

Formacode (Domaines de formation) :

• 71701 Logiciel open source
• 11016 Analyse données
• 71654 Logiciel système gestion bases données

Rome (Métiers) :

• M1403 Études et prospectives socio-économiques

NSF (Spécialités de formation) :

• 324 Secrétariat, bureautique