Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Técnicas básicas de manipulação de dados
Comece sua jornada de aprendizado adquirindo habilidades básicas de transformação de dados no KNIME. Esta seção do curso aborda a divisão de colunas com base nos valores das células, o uso de instruções condicionais para garantir a integridade dos dados e a utilização de operadores lógicos para criar filtros de dados abrangentes. Além disso, você vai aprender técnicas para renomear colunas visando manter um conjunto de dados bem organizado. Essas habilidades são fundamentais para quem está começando a trabalhar com transformação de dados no KNIME.
Transformações baseadas em expressões
Amplie seus conhecimentos aprendendo estratégias intermediárias de manipulação de dados. Nesta parte do curso, você vai praticar a arte de criar e usar expressões matemáticas e com strings para realizar transformações complexas de dados. Saiba como criar colunas personalizadas adaptadas a necessidades analíticas específicas e combinar diferentes tipos de transformações de dados sem dificuldades. Esse conjunto de habilidades permitirá que você lide de maneira eficaz com situações mais sofisticadas envolvendo dados.
Aprimoramento de fluxos de trabalho e consolidação de dados
A parte final do curso se concentra na otimização e no aprimoramento de fluxos de trabalho no KNIME. Aprenda a acrescentar e mesclar colunas de várias fontes de dados, adicionar colunas de valor constante e classificar tabelas com eficiência. Além disso, esta seção ensina você a abstrair segmentos dos seus fluxos de trabalho transformando-os em componentes reutilizáveis e a aprimorar os elementos visuais para melhorar a usabilidade. Essas técnicas avançadas vão permitir que você gerencie e analise conjuntos de dados complexos com maior eficiência e perspicácia.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Instruções condicionais e operadores lógicos
Neste capítulo, você vai aprender a dividir colunas com base nos valores das células, o que possibilita separar dados combinados em partes mais gerenciáveis. Em seguida, vai explorar o uso de instruções condicionais para transformação de dados, permitindo que você aplique regras específicas ao seu conjunto de dados. Além disso, vai aprender a usar operadores lógicos para formular condições lógicas. Por fim, você vai descobrir como renomear uma ou várias colunas, garantindo que seu conjunto de dados fique bem organizado e fácil de entender.
2
Expressões matemáticas e de strings
Conheça melhor a transformação de dados baseada em expressões, uma habilidade crucial para a manipulação de dados. Esta lição aborda a compreensão e a utilização de expressões de strings para diversas manipulações de strings. Além disso, você vai dominar expressões matemáticas usando fórmulas e operadores, permitindo a criação de colunas personalizadas de acordo com suas necessidades. O capítulo termina com a capacidade de criar expressões mistas que combinam perfeitamente expressões matemáticas e de strings, proporcionando um kit de ferramentas abrangente para a transformação avançada de dados.
3
Integração de dados
Saiba como acrescentar e mesclar colunas de várias tabelas, permitindo que você consolide dados de várias fontes. Descubra como adicionar colunas com valor constante e reordenar colunas para personalizar o layout do conjunto de dados. Por fim, investigue como classificar tabelas especificando uma lista de critérios, garantindo que seus dados estejam organizados e facilmente acessíveis para análise. Essas habilidades vão aprimorar sua proficiência em gerenciamento de dados, tornando conjuntos de dados complexos mais gerenciáveis e reveladores.
4
Compartilhe fluxos de trabalho e colabore
O último capítulo se concentra em como aprimorar fluxos de trabalho do KNIME, adicionar descrições detalhadas e tags para representar seus temas. Além disso, você vai aprender a abstrair segmentos de fluxos de trabalho transformando-os em componentes reutilizáveis do KNIME, agrupar funcionalidades e adicionar elementos visuais para melhorar a usabilidade.
Por fim, aprenda a compartilhar fluxos de trabalho e componentes no KNIME Community Hub, garantindo que sejam valiosos e acessíveis para a comunidade.
Transformação de Dados no KNIME
Curso
concluído
