KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau

• Einführung in KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten von KNIME Analytics vertraut, wobei der Schwerpunkt auf den Datenverarbeitungswerkzeugen und den Workflow-Erstellungsfunktionen liegt.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Stellen Sie sicher, dass Ihr System alle Anforderungen für die Installation und den Betrieb von KNIME Analytics erfüllt, einschließlich Hardware-, Software- und Speicherspezifikationen.
• Installation: Laden Sie die KNIME Analytics Plattform und alle erforderlichen Erweiterungen herunter und installieren Sie sie, um mit der Einrichtung der Umgebung für Datenverarbeitungsaufgaben zu beginnen.
• Konfiguration: Konfigurieren Sie die Einstellungen der KNIME Plattform entsprechend den Anforderungen Ihrer Organisation, einschließlich der Einrichtung des Arbeitsbereichs, der Knotenpräferenzen und der Integration von Datenquellen.
• Datenimport und -export: Lernen Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV, Excel, Datenbanken und Web-Services importieren und die verarbeiteten Daten in verschiedene Formate für Analysen oder Berichte exportieren können.
• Grundlagen des Data Wrangling: Verstehen Sie die wichtigsten Data Wrangling-Prozesse, einschließlich Bereinigung, Umwandlung und Umformung von Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
• KNIME-Knoten für die Datenmanipulation: Lernen Sie verschiedene KNIME-Knoten für die Durchführung von Datenmanipulationsaufgaben kennen, z. B. Filtern, Sortieren, Zusammenführen und Durchführen von mathematischen Operationen an Datensätzen.
• Datentransformation und Aggregation: Beherrschen Sie fortgeschrittene Datenumwandlungstechniken, einschließlich Pivotierung, Gruppierung und Aggregation von Daten, um Informationen effektiv zusammenzufassen.
• Visualisierung von Data Wrangling-Ergebnissen: Lernen Sie, die Visualisierungsknoten von KNIME zu nutzen, um Diagramme, Tabellen und Grafiken zu erstellen, die das Verständnis der transformierten Daten erleichtern.
• Wiederverwendbare Workflows erstellen: Erlernen Sie die Erstellung modularer, wiederverwendbarer Workflows für eine effiziente Datenverarbeitung und einfache Wartung.
• Automatisierung und Zeitplanung: Automatisieren Sie Workflows und richten Sie geplante Aufgaben in KNIME ein, um Daten zu verarbeiten und Analysen in vordefinierten Intervallen durchzuführen.
• Fortgeschrittene Data Wrangling-Techniken: Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse über fortgeschrittene Datenverarbeitungsmethoden, wie z. B. die Arbeit mit unstrukturierten Daten, Text Mining oder komplexen Daten-Joins, und integrieren Sie diese mit Python oder R für erweiterte Funktionen.
• Fehlerbehebung und Fehlerbehandlung: Lernen Sie, häufige Probleme in Datenverarbeitungs-Workflows zu beheben und die Fehlerbehandlungsfunktionen von KNIME zu nutzen, um Workflows effektiv zu debuggen.
• Abschlussprojekt und Bewertung: Wenden Sie Ihr Wissen in einem umfassenden Projekt an und zeigen Sie, dass Sie in der Lage sind, effiziente und effektive Data Wrangling Workflows mit KNIME zu erstellen.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für KNIME Analytics für Data Wranglers behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Datenvisualisierung
• Datenexport
• Flussvariablen
• Automatisierung mit Schleifen und Schaltern
• Formatierung von Excel-Tabellen

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://www.knime.com/knime-analytics-platform

Die Schulung KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau richtet sich an Fachleute, die mit der Aufbereitung, Umwandlung und Analyse von Daten befasst sind. Die folgenden Personen könnten von der Teilnahme an dieser Schulung profitieren:

Datenanalysten: Diejenigen, die für die Bereinigung, Umwandlung und Vorbereitung von Daten für die Analyse verantwortlich sind und sicherstellen, dass diese strukturiert und bereit für die Berichterstattung oder erweiterte Analysen sind.

Datenwissenschaftler: Fachleute, die Daten vorverarbeiten müssen, bevor sie Modelle für maschinelles Lernen anwenden und Vorhersageanalysen durchführen.

Dateningenieure: Personen, die Datenpipelines entwerfen, aufbauen und pflegen und dabei helfen, Datenverarbeitungsprozesse zu automatisieren und zu rationalisieren.

Business Intelligence-Analysten: Fachleute, die mit großen Datensätzen arbeiten und die Daten für Visualisierungen, Dashboards und Entscheidungsprozesse aufbereiten müssen.

Data Wrangling-Spezialisten: Personen, die sich speziell auf die Bereinigung und Umwandlung von Rohdaten in brauchbare Formate für weitere Analysen oder Berichte konzentrieren.

IT-Fachleute, die Datenteams unterstützen: IT-Mitarbeiter, die an der Verwaltung der Infrastruktur, Installationen und Integrationen beteiligt sind, die für den Betrieb von KNIME für Datenverarbeitungsaufgaben erforderlich sind.

Datenbank-Administratoren: Fachleute, die für die Verwaltung und Pflege von Datenbanken zuständig sind und mit Datenverarbeitungswerkzeugen arbeiten müssen, um sicherzustellen, dass die Daten für die nachgeschaltete Analyse gut vorbereitet sind.

Berater und Ausbilder: Fachleute, die Unternehmen in den Bereichen Data Wrangling und Analytik beraten und ihre Fähigkeiten mit KNIME-Tools erweitern möchten.

Geschäftsanalysten: Fachleute, die die Kluft zwischen geschäftlichen Anforderungen und technischen Lösungen überbrücken wollen, indem sie verstehen, wie man Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung aufbereitet und manipuliert.

Jeder, der Datenverarbeitung lernen möchte: Personen, die ihre Fähigkeiten in der Datenaufbereitung mit KNIME Analytics ausbauen möchten, insbesondere diejenigen, die bisher wenig Erfahrung in der Datenaufbereitung haben, aber gerne lernen möchten.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegende Computerkenntnisse: Vertrautheit mit der Nutzung von Computern und grundlegenden Softwareanwendungen.

Kenntnisse in Datenanalyse und -verarbeitung: Verständnis grundlegender Konzepte der Datenanalyse und Erfahrung im Umgang mit Datensätzen.

Erfahrung mit Tabellenkalkulationssoftware: Kenntnisse in der Arbeit mit Programmen wie Microsoft Excel oder Google Sheets zur Datenmanipulation.

Vorwissen in Programmierung : Grundlegende Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R können hilfreich sein, sind jedoch nicht zwingend erforderlich.

Kenntnisse in Datenbanken : Verständnis von Datenbankstrukturen und -abfragen kann von Vorteil sein.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau, die Sie durch die Absolvierung entsprechender Schulungen und Prüfungen erwerben können. Die bekanntesten Zertifizierungen sind:

KNIME Certified Data Wrangling Analyst
KNIME Certified Data Science Associate
KNIME Certified Advanced Analytics Professional
KNIME Certified Data Engineer

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte von KNIME Analytics ab, einschließlich Datenverarbeitung, -umwandlung und -vorbereitung für die Analyse sowie fortgeschrittene Techniken für die Integration mit anderen Tools wie Python und R.

Um eine Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Es ist daher wichtig, sich im Vorfeld über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um gezielt auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Grundlagen".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Informatica Client 360 – Informatica Client 360 SaaS
• Erweiterte Kenntnisse über Informatica Cloud – Informatica Cloud-Datenintegrationsdienste
• Basiskenntnisse über Informatica IICS – Informatica IICS Administration
• Erweiterte Kenntnisse über Informatica DataQuality – Informatica DataQuality Administration
• Basiskenntnisse über Informatica Master – Informatica Master Data Management
• Informatica DataQuality– Informatica DataQuality Analyst

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

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