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Effective data preparation and data analysis without programming knowledge

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für

Data Analytics with KNIME

Ihre Anschrift

Beginn :
14.05.2025 - 09:00 Uhr
Ende :
30.05.2025 - 12:30 Uhr
Dauer :
3,0 Tage
Veranstaltungsnr :
90034.00.001
Leitung
SMH Analytics GmbH
Präsenz oder Online
EUR 2.100,00
(MwSt.-frei)
Mitgliederpreis
Im Rahmen des Bezahlprozesses können Sie die Mitgliedschaft beantragen.
EUR 1.890,00
(MwSt.-frei)
in Zusammenarbeit mit :
Beschreibung

KNIME Analytics Platform enables you to gain valuable insights by analyzing data and improving efficiency by automating repetitive data tasks, even without programming or special IT skills.

The training has a modular structure and focuses on statistical basics, the use of the KNIME tool, and the topic of data preparation and data visualization in KNIME. KNIME is an open-source application for data analysis that can be used to automate data extract, transform, and load tasks, as well as sophisticated data analyses such as text mining, image processing, and machine learning intuitively and without programming knowledge. We will also show you how to link KNIME with other tools like Power BI. After the basic training, you will be supported in implementing practical applications in the form of learning transfers.



Ziel der Weiterbildung

  • Basics of low-code data analysis, data preparation and data visualization
  • Intuitive and productive handling of data
  • Introduction and basics of KNIME Analytics Platform
  • Statistical & mathematical basics
  • Practical implementation of your use cases using so-called learning transfer sessions
  • Ability to make data-driven decisions & use data strategically
Programm

Basic training (presence or live-online)
Mi., 14.05. - Do., 15.05.2025

Introduction to data analytics

  • Motivation and characteristics of data-driven companies
  • Terms relating to data science, data mining, data analytics and business intelligence
  • Data-driven mindset: development and significance in production
  • From data to insights
  • Terminology and basics concepts of data analysis

Introduction to KNIME

  • Basics of the KNIME Analytics platform
  • Start, settings and options
  • Overview of the graphical user interface
  • Important functions
  • Basic principle of nodes and visual workflows
  • K-AI: KNIME Artifical Intelligence, Chatbot

Statistical basics

  • Application of descriptive statistics
  • Dependent/independent variables
  • Scale levels
  • Measures of position: mean, median and mode
  • Measures of dispersion: variance and standard deviation, range and normal distribution
  • Pitfalls in data analysis (e.g. causality vs. correlation)

Preparation of data

  • Requirements for data quality
  • Common data problems
  • Data preparation
  • Storytelling with data

Extract, Transform, Load (ETL) with KNIME

  • Data import of machine data and other data
  • Data check, detection of common data problems
  • Merging data
  • Data cleansing, measures for data preparation, text functions
  • Data formats
  • Table & workflow organization
  • Data export and integration of other tools, e.g. Power BI
  • Time and date formats
  • Text functions

Reports and visualisations

  • Visualization elements and best practices in dashboard design
  • Use of different chart types
  • Data visualisation with Java Script Nodes in KNIME

Outlook and Q&A session

  • Data mining and process mining
  • Automation with loop function
  • Plug & play utilisation of existing workflows
  • Expert tips
  • Clarification of open questions

 

Learning transfer
Mi., 21.05. and Do., 29.05.2025 (2 times 0.5 days 09:00-12:30)

  • Specific problems and questions from users related to the use of KNIME and the implementation of use cases are discussed and solved directly. 
  • Participants receive intensive support and guidance during the practical exercises. They will also receive tips for implementation, and individual questions will be addressed.
  • Specific questions are collected in the appointment's introductory training session, which the trainer prepares for, and then dealt with in the learning transfer units.
Teilnehmer:innenkreis

Employees from various specialist areas who want to develop a basic understanding of analyzing and evaluating data.

Participants in the KNIME training do not require any special mathematical, statistical or programming knowledge.

Veranstaltungsort

Technische Akademie Esslingen

An der Akademie 5
73760 Ostfildern
Anfahrt

Die TAE befindet sich im Südwesten Deutschlands im Bundesland Baden-Württemberg – in unmittelbarer Nähe zur Landeshauptstadt Stuttgart. Unser Schulungszentrum verfügt über eine hervorragende Anbindung und ist mit allen Verkehrsmitteln gut und schnell zu erreichen.

Anfahrt und Parken: TAE - Technische Akademie Esslingen
Gebühren und Fördermöglichkeiten

Die Teilnahme beinhaltet Verpflegung (vor Ort) sowie ausführliche Unterlagen.

Preis:
Die Teilnahmegebühr beträgt:
2.100,00 € (MwSt.-frei) vor Ort
2.100,00 € (MwSt.-frei) pro Teilnehmer live online

Fördermöglichkeiten:

Bei einem Großteil unserer Veranstaltungen profitieren Sie von bis zu 70 % Zuschuss aus der ESF-Fachkursförderung.
Bisher sind diese Mittel für den vorliegenden Kurs nicht bewilligt. Dies kann verschiedene Gründe haben. Wir empfehlen Ihnen daher, Kontakt mit unserer Anmeldung aufzunehmen. Diese gibt Ihnen gerne Auskunft über die Förderfähigkeit der Veranstaltung.

Weitere Bundesland-spezifische Fördermöglichkeiten finden Sie hier.

Inhouse Durchführung:
Sie möchten diese Veranstaltung firmenintern bei Ihnen vor Ort durchführen? Dann fragen Sie jetzt ein individuelles Inhouse-Training an.

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Carmen Fritz, M.Sc.
Carmen Fritz, M.Sc.
Informationstechnik (IT)