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Curso

Transformación de datos en KNIME

Básico2 h

Mejora tus conocimientos de KNIME con el curso sobre transformación de datos, operaciones con columnas y optimización del flujo de trabajo.

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Descripción del curso

Técnicas básicas de manipulación de datos

Comienza tu viaje de aprendizaje adquiriendo conocimientos básicos de transformación de datos en KNIME. Este segmento del curso cubre la división de columnas en función de los valores de las celdas, el uso de declaraciones condicionales para reforzar la integridad de los datos y el uso de operadores lógicos para crear filtros de datos completos. Además, aprenderás técnicas para cambiar el nombre de las columnas y mantener un conjunto de datos bien organizado. Estas habilidades esenciales son cruciales para cualquiera que se inicie en la transformación de datos en KNIME.

Transformaciones basadas en expresiones

Amplía tus conocimientos básicos con estrategias intermedias de manipulación de datos. En esta parte del curso, practicarás el arte de crear y utilizar expresiones matemáticas y de cadena para realizar transformaciones complejas de datos. Aprende a elaborar columnas personalizadas adaptadas a necesidades analíticas específicas y a combinar sin problemas distintos tipos de transformaciones de datos. Este conjunto de habilidades te permitirá manejar con eficacia escenarios de datos más sofisticados.

Mejorar los flujos de trabajo y la consolidación de datos

La parte final del curso se centra en optimizar y mejorar los flujos de trabajo KNIME. Aprende a añadir y combinar columnas de múltiples fuentes de datos, añade columnas de valor constante y ordena tablas de forma eficaz. Además, esta sección te enseña a abstraer segmentos de tus flujos de trabajo en componentes reutilizables y a mejorar tus elementos visuales para una mejor usabilidad. Estas técnicas avanzadas te permitirán gestionar y analizar conjuntos de datos complejos con mayor eficacia y conocimiento.

Requisitos previos

Programa de formación

Contenido del curso

1

Sentencias condicionales y operadores lógicos

En este capítulo aprenderás a dividir columnas en función de los valores de las celdas, lo que te permitirá separar los datos combinados en partes más manejables. A continuación, explorarás el uso de sentencias condicionales para la transformación de datos, lo que te permitirá aplicar reglas específicas a tu conjunto de datos. Además, aprenderás a utilizar operadores lógicos para formular condiciones lógicas. Por último, descubrirás cómo renombrar una o varias columnas, asegurándote de que tu conjunto de datos esté bien organizado y sea fácil de entender.
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2

Expresiones matemáticas y de cadena

Profundiza en la Transformación de datos basada en expresiones, una habilidad crucial para la manipulación de datos. Esta lección trata sobre la comprensión y utilización de expresiones de cadena para diversas manipulaciones de cadenas. Además, dominará las expresiones matemáticas mediante fórmulas y operadores, lo que les permitirá crear columnas personalizadas a la medida de sus necesidades. El capítulo culmina con la capacidad de construir expresiones mixtas que combinan a la perfección expresiones matemáticas y de cadena, proporcionando un completo conjunto de herramientas para la transformación avanzada de datos.
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3

Integración de datos

Aprende a añadir y combinar columnas de varias tablas, lo que te permitirá consolidar datos de varias fuentes. Descubre cómo añadir columnas de valor constante y reordenar columnas para personalizar el diseño de tu conjunto de datos. Por último, profundiza en la clasificación de tablas especificando una lista de criterios, asegurándote de que tus datos están organizados y son fácilmente accesibles para el análisis. Estas habilidades mejorarán tu destreza en la gestión de datos, haciendo que los conjuntos de datos complejos sean más manejables y perspicaces.
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4

Comparte flujos de trabajo y colabora

Este último capítulo se centra en mejorar los flujos de trabajo KNIME añadiendo descripciones detalladas y etiquetas para representar sus temas. Además, aprende a abstraer segmentos del flujo de trabajo en componentes KNIME reutilizables, agrupar funcionalidades y añadir elementos visuales para mejorar la usabilidad. Por último, aprende a compartir tus flujos de trabajo y componentes en el Hub de la Comunidad KNIME, asegurándote de que sean valiosos y accesibles para la comunidad.
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Transformación de datos en KNIME

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completado

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