Eğitim Tanımı
KNIME ile Veri Biliminde İleri Teknikler ve Yapay Zeka Eğitimi
Bu eğitim, katılımcılara veri biliminin ileri seviye tekniklerini ve yapay zeka uygulamalarını KNIME platformu üzerinden kapsamlı bir şekilde öğretmeyi amaçlamaktadır. Katılımcılar, gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık veri analizi süreçlerini tasarlayacak, makine öğrenimi modellerini kuracak ve yapay zeka algoritmalarını uygulayabileceklerdir.
Kimler Katılmalı?
Bu eğitim; veri bilimciler, veri analistleri, makine öğrenmesi mühendisleri, yapay zeka geliştiricileri, ileri seviye veri analizi yapmak isteyen bütün iş profesyonelleri içindir.
Ön Gereklilik
Bu eğitimimiz katılımcılarının İleri Analitik Teknikler ve Makine Öğrenmesi kavramlarını bildikleri varsayılmaktadır. Yeterli bilgi sahibi olmayan katılımcılara öncelikle KNIME Uygulamalı İleri Analitik Teknikler ve Makine Öğrenmesi Eğitimimize katılımları önerilir.
Eğitmen
Ali Alkan
Eğitim süresi
5 Gün
Eğitim içeriği
| 1. | Flow Variables |
| 2. | Components: Composite Views, Configuration nodes, Widget nodes and re-execution, DataApps |
| 3. | Workflow Control: Loops, IF and CASE switches, Try-Catch |
| 4. | Advanced Date&Time Data Manipulation and Transformation |
| 5. | Databases: In-Database processing, Visual SQL, Managing Databases in KNIME Workflow |
| 6. | Fundamentals of Data Engineering: Data sources, Structured and unstructured data, Data storage, Writing & loading to databases, Logging events |
| 7. | Best Practices in Data Engineering: Security, Efficiency, Error Handling, Reusability, Data Validation |
| 8. | Advanced Data Science Techniques: k-Fold Cross Validation, Ensemble Techniques – Bagging & Boosting, Parameter Optimization |
| 9. | Automated Machine Learning (Auto ML) |
| 10. | Introduction to Artificial Intelligence |
| 11. | Generative AI: Enterprise Apps Development & Techniques |
| 12. | Discussion: Advanced Data Science & AI for Business |
| 13. | Summary & Catch-up |
Çalıştığımız Markalar
