Перейти к основному содержимому
ГлавнаяKNIME

Курс

Data Visualization in KNIME

БазовыйУровень навыков
Обновлено 02.2026
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
Начать курс бесплатно
KNIMEData Visualization
2 ч
9 видео
25 Упражнений
1,950 XP
Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

Introduction to Data Visualization

Learn the basic elements of data visualization using KNIME. Create a variety of widely used plots and charts, emphasizing simplicity, clarity, and the wise use of color. You will understand how to effectively represent data distributions, proportions, and relationships, ensuring each visualization is clear and accurately scaled.


Advanced Techniques and Applications

As the course progresses, delve into more complex data types with a focus on time series analysis and geospatial visualizations. You will explore advanced techniques for preprocessing and handling intricate datasets, which will prepare you to uncover detailed patterns and offer compelling data narratives.


Creating Professional Reports and Dashboards

In the final stages of the course, learn how to synthesize your visualizations into comprehensive dashboards and professional reports. You'll be guided through the process of building interactive components and generating PDF reports tailored to your audience's needs. By the end of this course, you will have the skills to design visualizations that effectively guide and inform your viewers.


Необходимые условия

Data Manipulation in KNIME
1

Data Visualization

You will uncover the power of data visualization as a tool to explore and explain data and start visualizing data about your company's CO2 emissions. You will be able to analyze patterns and communicate insights precisely and clearly using tools like bar charts, pie charts, and histograms.
Начать главу
2

One Plot for Each Task

In this chapter, you will learn a few widely used plots and charts and the basic principles of data visualization: simplicity, clarity, and the wise use of color. You’ll also explore how to represent data distributions, proportions, and relationships with tools like histograms while applying best practices like proper labeling and accurate scaling.
Начать главу
3

Advanced Plots and Preprocessing

In this chapter, you will focus on more advanced data, particularly time series, and learn how to effectively plot it. You’ll also explore advanced visualizations like geospatial charts while learning preprocessing strategies to handle complex datasets. These techniques will help you uncover detailed patterns and present your data compelling and insightfully.
Начать главу
4

Dashboards and Reports

In the final chapter, you wrap it up literally: you will use components to group visualizations into a composite view, generate an interactive dashboard, and create a PDF report to showcase your findings. Following best practices, you will ensure your visualizations are tailored to your audience and effectively guide their attention.
Начать главу
Data Visualization in KNIME
Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективности
Записаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Data Visualization in KNIME уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или


Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.