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Introduzione a KNIME
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Introduzione alla piattaforma di analisi KNIME
Questo corso ti fa conoscere la piattaforma di analisi KNIME, uno strumento che non richiede codice o richiede poco codice e che semplifica le operazioni sui dati. Con l'interfaccia drag-and-drop di KNIME, puoi creare flussi di lavoro per automatizzare la fusione, la trasformazione e l'analisi dei dati, rendendoli accessibili a tutti, indipendentemente dal livello di competenza. Alla fine, potrai fare analisi dei dati senza dover scrivere codice.Creazione e gestione dei flussi di lavoro
Impara a creare flussi di lavoro da zero usando gli strumenti di programmazione visiva di KNIME. Questa sezione parla di tutto, dall'accesso ai dati (come importare file e fare ricerche nei database) alla pulizia dei dati, dove ti occuperai di valori mancanti, toglierai i doppioni e preparerai i dati per l'analisi. Con queste competenze, potrai creare flussi di lavoro efficienti dall'inizio alla fine che si occupano della preparazione e della manipolazione dei dati.Analisi e aggregazione dei dati
Usa quello che hai imparato per analizzare e riassumere i dati. Unirete i set di dati puliti e userete tecniche di aggregazione per rispondere a domande chiave. Alla fine, avrai acquisito la sicurezza necessaria per usare KNIME per fare analisi dei dati e ricavare informazioni utili dai tuoi dati.Prerequisiti
Nessun prerequisito richiesto per questo corso1
First steps into KNIME Analytics Platform
In this chapter, you will get a first touch of KNIME Analytics Platform, a no-code/low-code tool that lets you handle various data tasks with visual programming. You will create your first KNIME workflow and produce a simple data analysis.
2
Data access
Now that you have created your first end-to-end workflow, let's do a step back and dig deeper into the very first step of any data analysis: data access. In this chapter, you will learn the different ways to read a file stored on your computer or somewhere else and how to build a database query without writing it.
3
Data Cleaning
After accessing the data, in this chapter you will do the dirty job of cleaning the data for the HR department. You will remove unnecessary or duplicated data, handle missing values, remove characters from strings and convert data types. After all this job, the data will be ready for analysis!
4
Data analysis
Time to put things together! In this chapter you will merge the data that you have accessed and cleaned and will aggregate it to answer some questions for the HR department.
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