元数据设计,实施和最佳实践的创新

网络研讨会 - KNIME简介

该网络研讨会计划于1991年2月10日星期三,16:00 UTC(将此时间转换为您的本地时区)并为DCMI社区免费获得。

关于KNIME.

KNIME分析平台是一个用于处理各种数据的开源软件。它使用使用直观,拖放样式图形界面创建的可视工作流程,而无需编码。

人们可以选择性地在工作流中执行一些或所有节点,并使用交互式小部件和视图检查结果。KNIME配备了丰富的节点,可以通过R,Python或Java的代码轻松扩展。

一些关键特点:

  • 数据混合KNIME可以从简单的文本格式导入数据,如CSV,XLS,JSON或类似,非结构化数据类型,如图像,文档,网络或时间序列数据以及所有主要DBMS或云存储。
  • 数据整形数据清洁可以通过归一化,数据类型转换和缺失/超出范围超值处理来完成。可以以任何可想而出的方式汇总,排序,过滤和加入数据。包括的功能范围从描述性统计数据和统计假设验证到尺寸减少和相关分析。
  • 机器学习您可以构建机器学习模型,优化其性能并验证对策或测试集。

关于网络研讨会

网络研讨会将介绍KNIME并专注于数据混合和塑造。网络研讨会中使用的所有数据文件和KNIME工作流程将在网络研讨会之后提供,因此参与者可以在自己的计算机上重现展示的步骤。

Magnus Pfeffer是德国斯图加特媒体大学信息管理教授。他的研究兴趣包括链接数据,元数据集成,异构数据集和机器学习中的信息检索。
Kai Eckert博士是德国斯图加特媒体大学的基于网络信息系统的教授。他的研究兴趣包括链接数据,数据集成和丰富,知识组织和数据出处。

这个网络研讨会将由ASIS&T主持。DCMI网络研讨会的注册目前是免费的,但您需要在注册时使用折扣代码'DCMI25'完整的详细信息,包括加入网络研讨会的说明