Formation KNIME Analytics
| € HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Maîtrisez l’analyse de données, l’automatisation de workflows et le machine learning avec KNIME Analytics Platform. Cette formation complète est pensée pour les data analysts, ingénieurs data et équipes métier souhaitant transformer leurs données en leviers d’action clairs et exploitables.
Vous débuterez par la prise en main de l’interface KNIME, la manipulation de données brutes, leur nettoyage, transformation et enrichissement pour en faciliter l’analyse.
Vous apprendrez à créer des workflows efficaces, à automatiser vos processus, gérer des flux conditionnels, et intégrer des variables et paramètres dynamiques pour rendre vos traitements robustes et réutilisables.
La formation vous guidera ensuite vers l’exploration visuelle des données, la création de modèles prédictifs (supervisés et non supervisés), leur évaluation et leur mise en production.
Comme pour toutes nos formations, celle-ci vous sera présentée avec les toutes dernières actualisations en matière de KNIME
Objectifs
- Comprendre l’environnement KNIME, son architecture, ses cas d’usage et ses possibilités d’intégration dans un écosystème data
- Charger, nettoyer, transformer et enrichir des données issues de multiples sources
- Concevoir des workflows automatisés et dynamiques avec contrôle de flux, boucles, variables et gestion des erreurs
- Explorer, visualiser et analyser les données via des statistiques descriptives, graphiques interactifs et outils EDA
- Appliquer des modèles de machine learning supervisés et non supervisés, évaluer les performances et déployer les prédictions
- Créer des rapports dynamiques et partager les résultats à travers des exports ou des intégrations avec des outils BI
- Valider les compétences en construisant un projet data complet avec ingestion, traitement, analyse et restitution des résultats
Public visé
- Data analysts
- data scientists
Pré-requis
- Connaissances de base en manipulation de données
Programme de la formation KNIME Analytics
Introduction à KNIME Analytics Platform
- Architecture et concepts clés
- Cas d’usage typiques : Data Science, ETL, Reporting, Machine Learning
- Positionnement par rapport à d’autres outils
- Téléchargement et installation de KNIME
- Présentation de l’interface utilisateur
- Configuration de l’espace de travail
Manipulation des données
- Lecture de fichiers
- Connexion à des bases de données
- Accès aux données web
- Accès à des sources Cloud
- Filtres, jointures, regroupements
- Remplissage de valeurs manquantes
- Transformation de types de données
- String Manipulation, Math Formula
- Création de colonnes calculées
- Séries temporelles et dates
- Agrégations et opérations statistiques
Construction de workflows
- Utilisation des nœuds de base
- Connecteurs logiques et séquences de traitement
- Annotation et documentation des workflows
- Meilleures pratiques pour la lisibilité
- Nœuds Conditionnels
- Boucles et itérations
- Gestion des erreurs
- Création et propagation de variables
- Nœuds de configuration dynamiques
- Paramétrage des workflows avec des inputs externes
Analyse exploratoire des données
- Moyenne, médiane, mode, variance, écart-type
- Table des fréquences
- Analyse de corrélation
- Histogrammes, scatter plots, boxplots
- Heatmaps et diagrammes en barres
- Nœuds de visualisation interactifs
- Utilisation du composant “Data Explorer”
Machine Learning avec KNIME
- Encodage des variables catégorielles
- Normalisation et standardisation
- Séparation Training/Test
- Feature Selection
- Régression linéaire et logistique
- Arbres de décision, Random Forest, SVM
- Réseaux de neurones simples
- K-Means Clustering
- DBSCAN
- Analyse en composantes principales
- Matrice de confusion, précision, rappel, F1-score
- Cross-validation
- ROC/AUC
- Application des modèles à de nouvelles données
- Exportation des modèles
- Intégration dans des workflows de production
Automatisation et orchestrations avancées
- Création de composants
- Groupes de nœuds
- Paramétrisation dynamique
- Utilisation du KNIME Server
- Automatisation avec Cron, scripts externes
- Appels en ligne de commande
- Python et R scripting dans KNIME
- Exécution de scripts SQL
- Appels d’API REST
- Connexion à Power BI / Tableau via export ou API
Reporting et visualisation avancée
- KNIME Report Designer (BIRT)
- Création de templates de reporting
- Exportation PDF / HTML / Excel
- Tableaux de bord dans KNIME WebPortal
- Intégration avec Jupyter Notebooks
- Export vers Power BI ou Google Data Studio
Pour aller plus loin
Formation Mage
Formation Oracle 23
Formation SQL
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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