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Aprenda KNIME: Uma Plataforma para Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados

Desbloqueie o Poder da Tomada de Decisão Baseada em Dados e Aprendizado de Máquina

Avaliação: 4.1 de 584 avaliações Duração: 1,5 horas no total Palestras: 10 Nível: Intermediário Bem-vindo ao nosso curso abrangente sobre KNIME, projetado para entusiastas de negócios que buscam técnicas de tomada de decisão baseadas em dados para vários cenários de negócios. Este curso fornecerá uma base sólida e compreensão de nível intermediário de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina e sua implementação no KNIME. Você também aprenderá como avaliar e selecionar os algoritmos de aprendizado de máquina mais adequados para suas necessidades específicas de negócios. KNIME é um software poderoso e gratuito amplamente utilizado tanto por grandes corporações quanto por startups. Ele oferece uma infinidade de casos de uso empresarial e é particularmente benéfico para estudantes de MBA especializados em Operações e Ciência de Dados. A plataforma de análise KNIME é um software de código aberto que permite a criação de fluxos de trabalho de ciência de dados e componentes reutilizáveis. Sua interface intuitiva e integração contínua de novos desenvolvimentos tornam acessível a todos, mesmo aqueles sem experiência em programação. Se você é novo em programação ou não se sente totalmente confortável com a sintaxe do Python, o KNIME é uma excelente ferramenta para manipulação de bancos de dados, tratamento de dados e análise avançada de dados. Com o software KNIME, você pode atualizar facilmente fontes de dados, ajustar parâmetros, injetar conhecimento de domínio e muito mais, sem interromper seu fluxo de trabalho. Junte-se a nós nesta jornada emocionante enquanto exploramos as possibilidades ilimitadas do KNIME e desvendamos todo o seu potencial!

O que você aprenderá

- Os conceitos básicos do KNIME - Como selecionar os modelos de aprendizado de máquina mais adequados para diferentes tipos de conjuntos de dados - Construir modelos de aprendizado de máquina em vários conjuntos de dados e implementar técnicas de limpeza de dados - Avaliar, analisar e comunicar efetivamente os resultados dos modelos de aprendizado de máquina de maneira concisa e sistemática.