Ce que vous apprendrez ?


Prérequis

  • Notions de base en manipulation et analyse de données Compréhension des formats de fichiers courants (CSV, Excel, JSON, etc.) Aucune connaissance en programmation requise, mais des bases en Python ou R sont un plus Familiarité avec les concepts d’extraction, transformation et chargement des données (ETL) Notions élémentaires en statistiques et en visualisation de données

Contenu de la Formation

Total: 9 Chapitres Total hours: 6
  • Présenter KNIME comme une plateforme No-Code / Low-Code pour la data science et l'analyse de données.
  • Identifier les composants essentiels : nœuds (nodes), workflows, tables de données.
  • Importer des données depuis différentes sources : CSV, Excel, bases de données, APIs.
  • Réaliser des opérations de nettoyage : gestion des valeurs manquantes, filtrage, suppression de doublons.
  • Appliquer des transformations : fusion de colonnes, regroupement (GroupBy), tri et jointure de tables.
  • Créer des workflows complets pour automatiser la préparation et la transformation de données.
  • Effectuer des analyses descriptives : statistiques de base, distribution des variables.
  • Utiliser les visualisations intégrées : graphiques, histogrammes, camemberts, corrélations.
  • Préparer les données pour l’analyse avancée ou le Machine Learning : normalisation, sélection de variables.

À TÉLÉCHARGER

À propos de l'instructeur

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ENNANIA

adil.ennania@openskillroom.com

Expérience en enseignement depuis 2006, à l'ISTA, MEN, Faculté Ben M'sik, Faculté de Khouribga et l'Académie Mohamed V de l'Aviation Civile,

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Avis

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Caractéristiques du cours

  • Durée 6 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence. Débutant
  • CertificateNon
  • Nombre maximum d'inscrits
  • Type de formation

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