After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
बुनियादी डेटा हेरफेर तकनीकें
KNIME में बुनियादी डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन कौशल हासिल करके अपनी सीखने की यात्रा की शुरुआत करें। यह पाठ्यक्रम खंड सेल मानों के आधार पर कॉलमों को विभाजित करना, डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए सशर्त कथनों का उपयोग करना, और व्यापक डेटा फ़िल्टर बनाने के लिए तार्किक ऑपरेटरों का प्रयोग करना शामिल करता है। इसके अतिरिक्त, आप एक सुव्यवस्थित डेटासेट बनाए रखने के लिए कॉलमों का नाम बदलने की तकनीकें सीखेंगे। KNIME में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन शुरू करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए ये आवश्यक कौशल बेहद महत्वपूर्ण हैं।
अभिव्यक्ति-आधारित रूपांतरण
अपने बुनियादी ज्ञान को मध्यवर्ती डेटा हेरफेर रणनीतियों के साथ आगे बढ़ाएँ। इस पाठ्यक्रम के इस भाग में, आप जटिल डेटा रूपांतरण करने के लिए स्ट्रिंग और गणितीय अभिव्यक्तियाँ बनाने और उनका उपयोग करने की कला का अभ्यास करेंगे। जानें कि विशिष्ट विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम कॉलम कैसे तैयार करें और विभिन्न प्रकार के डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन को सहजता से कैसे संयोजित करें। यह कौशल-समूह आपको अधिक परिष्कृत डेटा परिदृश्यों को प्रभावी ढंग से संभालने में सक्षम बनाएगा।
वर्कफ़्लो और डेटा समेकन को बेहतर बनाना
पाठ्यक्रम का अंतिम भाग KNIME वर्कफ़्लो को अनुकूलित और बेहतर बनाने पर केंद्रित है। एकाधिक डेटा स्रोतों से कॉलम जोड़ना और मर्ज करना, स्थिर मान वाले कॉलम जोड़ना, और तालिकाओं को प्रभावी ढंग से सॉर्ट करना सीखें। इसके अलावा, यह अनुभाग आपको सिखाता है कि अपने वर्कफ़्लो के हिस्सों को पुन: उपयोग योग्य घटकों में कैसे अमूर्त करें और बेहतर उपयोगिता के लिए अपने दृश्य तत्वों को कैसे बेहतर बनाएं। ये उन्नत तकनीकें आपको अधिक दक्षता और अंतर्दृष्टि के साथ जटिल डेटासेट्स को प्रबंधित और विश्लेषण करने में सक्षम बनाएंगी।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Conditional statements और logical operators
इस चैप्टर में, आप सेल वैल्यू के आधार पर कॉलम को स्प्लिट करना सीखेंगे, जिससे संयुक्त डेटा को अधिक मैनेजेबल भागों में बाँटा जा सके। अगला, आप डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए कंडीशनल स्टेटमेंट्स का उपयोग देखेंगे, जो आपको अपने डेटासेट पर विशेष नियम लागू करने में सक्षम बनाता है। इसके अलावा, आप logical operators का उपयोग करके तार्किक शर्तें बनाना सीखेंगे। अंत में, आप एक या कई कॉलम का नाम बदलना सीखेंगे, ताकि आपका डेटासेट सुव्यवस्थित और समझने में आसान रहे।
2
String और Math Expressions
Expression- Based Data Transformation में गहराई से जाएँ, जो डेटा मैनिपुलेशन के लिए एक अहम स्किल है। यह लेसन विभिन्न स्ट्रिंग मैनिपुलेशंस के लिए string expressions को समझने और उपयोग करने को कवर करता है। इसके अलावा, आप फ़ॉर्मूलाज़ और ऑपरेटर्स का उपयोग करके mathematical expressions में महारत हासिल करेंगे, जिससे आप अपनी ज़रूरत के अनुसार कस्टम कॉलम बना सकें। चैप्टर का समापन mixed expressions बनाने की क्षमता के साथ होता है, जो गणितीय और स्ट्रिंग एक्सप्रेशंस को सहज रूप से जोड़ते हैं, और एडवांस्ड डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए एक व्यापक टूलकिट प्रदान करते हैं।
3
Data Integration
सीखें कि कई टेबल्स से कॉलम्स को कैसे append और merge किया जाता है, ताकि विभिन्न स्रोतों से डेटा को समेकित किया जा सके। जानें कि constant value कॉलम कैसे जोड़े जाते हैं और अपने डेटासेट लेआउट को कस्टमाइज़ करने के लिए कॉलम्स को कैसे री-ऑर्डर किया जाता है। अंत में, मानदंडों की सूची निर्दिष्ट करके टेबल्स को sort करना सीखें, ताकि आपका डेटा विश्लेषण के लिए सुव्यवस्थित और आसानी से सुलभ रहे। ये स्किल्स आपकी डेटा मैनेजमेंट दक्षता बढ़ाएँगी, जिससे जटिल डेटासेट अधिक मैनेजेबल और इनसाइटफुल बनेंगे।
4
वर्कफ़्लो साझा करें और सहयोग करें
यह अंतिम चैप्टर KNIME वर्कफ़्लोज़ को बेहतर बनाने पर केंद्रित है, जिसमें उनके थीम्स को दर्शाने के लिए विस्तृत विवरण और टैग जोड़ना शामिल है। आगे, जानें कि वर्कफ़्लो सेगमेंट्स को रीउस करने योग्य KNIME कंपोनेंट्स में कैसे एब्स्ट्रैक्ट किया जाए, फ़ंक्शनैलिटी को बंडल किया जाए, और बेहतर उपयोगिता के लिए विज़ुअल एलिमेंट्स जोड़े जाएँ।
अंत में, KNIME Community Hub पर अपने वर्कफ़्लोज़ और कंपोनेंट्स को शेयर करना सीखें, ताकि वे समुदाय के लिए मूल्यवान और सुलभ रहें।
KNIME में Data Transformation
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