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KNIME 소개
1. KNIME 설치 및 환경설정 1.1. 설치 방법 1.2. KNIME Analytics Platform 화면구성 1.3. 메모리 설정 2. 데이터 가공 2.1. 외부 데이터 KNIME으로 가져오기 2.2. KNIME에서 생성한 데이터 외부로 내보내기 2.3. 데이터 전처리 3. 데이터 탐색 3.1. 수치적 요약 3.2. 시각적 요약 4. 데이터 분석 4.1. 선형 회귀분석 4.2. 로지스틱 회귀분석 4.3. 의사결정나무 4.4. 랜덤포레스트 4.5. 신경망(MLP) 4.6. 연관성 분석 4.7. K-Means 군집분석 4.8. 계층적 군집분석 [부록] About KNIME Server 부록.1 대용량 데이터 처리 기능 부록.2 원격 사용자 간 워크플로우 공유 기능 부록.3 워크플로우 스케쥴링(자동화) 기능 부록.4 분석 결과 웹 대시보드(위자드) 기능 |
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- 다양한 삽화와 예제 기반의 설명을 통해서 이해를 돕습니다.
- KNIME Analytics Platform 노드 기준으로 설명되어 있어 사전처럼 활용이 가능합니다.. - OWLEYE 사이트(http://owleye.co.kr/knime/)를 통하여 질문에 대해 상세한 답변을 해드립니다. ㆍ 1장 KNIME 설치 및 환경설정에서는 KNIME Analytics Platform 설치 방법, 화면구성, 환경 설정 및 메모리 설정에 대하여 설명합니다. ㆍ 2장 데이터 가공에서는 외부 데이터 가져오기, KNIME Analytics Platform 내 데이터 외부로 내보내기 등의 데이터 읽기와 내보내기에 대한 내용과 데이터 처리, 조작, 추출, 변수 생성 등의 데이터 처리 과정에 대하여 설명합니다. ㆍ 3장 데이터 탐색에서는 데이터를 수치로 탐색하는 방법과 다양한 그래프를 활용하여 시각적으로 탐색하는 방법에 관해 설명합니다. ㆍ 4장 데이터 분석에서는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 신경망(MLP) 등의 지도학습과 연관성 분석, K-Means 군집분석, 계층적 군집분석 등의 비지도학습을 KNIME Analytics Platform에서 구현할 때 필요한 노드에 대한 설명과 실습 예제를 통한 모델 구현 절차와 결과 해석 방법에 대하여 설명합니다. ㆍ 부록 About KNIME Server에서는 KNIME Server 특징에 대한 설명과 KNIME을 활용하면서 참고할 수 있는 OWLEYE(http://owleye.co.kr/knime/) 등의 웹 사이트에 대한 정보를 제공합니다. |
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KNIME은 독일의 Konstanz 대학에서 개발되었으며, 'Swiss Army Knife'라는 맥가이버 칼처럼 수 많은 기능들을 제공하고 있어 다양한 산업과 비즈니스에서 활용되고 있습니다. 오프소스 R, Python과 연동되고, Keras, TensorFlow 등의 딥러닝 라이브러리 노드도 제공되기 때문에 높은 활용성을 바탕으로 한 저변 확대가 예상됩니다. 앞으로 데이터 기반의 비즈니스 혁신과 변화를 위해 새로운 대안으로 KNIME을 선택하게 될 것입니다. - 함유근 (교수, 건국대 경영학부, 한국빅데이터학회 수석부회장)
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데이터 사이언티스트를 지망하는 많은 분들이 그 첫 걸음으로 R이나 Python 같은 오픈 소스 기반의 프로그램 언어부터 배우기 시작합니다. 하지만 막상 배우기 시작하면서 수많은 알고리즘을 어떻게 프로그램으로 구현해야 할 지 몰라 당황할 때가 많습니다. 이 책을 통해서 데이터 사이언티스트를 꿈꾸는 많은 분들이 다양한 워크플로우 기반으로 분석을 쉽게 배울 수 있을 것입니다. - 이종석 (상무, 한화투자증권, 前신한카드 빅데이터센터)
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