Чему вы научитесь
Кому будет полезен этот курс 👨💻:
Курс создан для тех, кто много работает с данными. При этом не имеет значения, в каком источнике они хранятся: в Excel, CSV или базах данных. Также неважно, какие инструменты вы уже используете для обработки данных: Excel, SQL или Python.
О KNIME 🔎:
KNIME — это мощный инструмент для анализа данных. Он бесплатный, универсальный и сравнительно простой в изучении — совсем не обязательно уметь программировать, чтобы начать работать в KNIME.
KNIME станет отличным дополнением к вашему набору инструментов обработки данных, а для ряда задач — их хорошей альтернативой.
С помощью KNIME вы сможете 👇:
- подключаться к различным источникам данных: Excel, CSV, базам данных и др.;
- реализовывать предобработку данных для разных нужд (например, для отчетов, применения алгоритмов машинного обучения или реализации ETL);
- проверять статистические гипотезы;
- применять алгоритмы машинного обучения;
- записывать данные в различные источники — Excel, CSV, БД — или передавать данные по API.
И это далеко не полный список.
Как проходит обучение 👨🏫:
На курсе мы подключимся к нескольким источникам данных, преобразуем их, а на выходе, в качестве примера конечного результата, получим отчет.
Примерно так будет выглядеть наш проект:
Также мы поговорим о том, почему KNIME хорош для автоматизации работы с данными.
Всего вас ждет 18 коротких видеоуроков средней продолжительностью от одной до четырех минут. Вы увидите процесс реализации проекта и постепенно познакомитесь с возможностями KNIME. Вам будет доступен тот же набор данных, что и мне, поэтому вы сможете работать над проектом параллельно со мной. Завершится курс самостоятельной работой — нужно будет преобразовать наш проект с учетом новых условий.
Если вы знаете SQL и/или Python, вас ждут дополнительные уроки:
- подключение KNIME к БД;
- применение Python в KNIME.
Кстати, эти дисциплины вы можете изучить на моих курсах 💡:
- SQL для всех
- SQL для всех.Level Up
- SQL для всех.PRO
- Python: анализ данных в Pandas
- Введение в статистику и проверку гипотез
- Специализация «Аналитик данных
Если по ходу обучения у вас возникнут вопросы, не стесняйтесь задавать их в комментариях, мне важно, чтобы весь материал был усвоен. На комментарии я отвечаю в течение дня.
6 324