Когда дело доходит до науки о данных, первое, что приходит на ум, — это язык программирования или статистические инструменты, а именно: Python, R или SAS, которые, в свою очередь, часто преследуют в мечтах не кодеров или начинающих энтузиастов науки о данных. Причина в том, что эти языки немного интенсивны в коде, и, следовательно, многие пользователи теряют интерес в течение определенного промежутка времени. Единственная цель этой статьи — представить интерактивную платформу для анализа данных, отчетности и интеграции с пользователем, которая может избавить от необходимости создавать модели мозгового штурма и алгоритмы машинного обучения. Все, что вам нужно знать, это базовое представление о статистике и желание учиться.
Представляем KNIME, аналитическое программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое может позаботиться о вас на всем жизненном цикле, связанном с наукой о данных, от загрузки данных до их очистки, будь то удаление нулевых значений или вменение отсутствующих значений, визуализация и даже создание моделей AI и ML. . Мы будем углубляться в мельчайшие детали этого инструмента в серии KNIME, которая будет опубликована в ближайшие недели, и с помощью Stack Errors попытаемся объяснить использование инструмента на основе нашего личного опыта.
Прежде всего, давайте начнем с установки KNIME в системе.
- Нажмите здесь, чтобы загрузить инструмент.
- Заполните необходимые данные в форме, чтобы настроить KNIME на рабочем столе.
3. Выберите операционную систему: Windows/Linus/Mac.
4. Настройте рабочее пространство и рабочий каталог. Обязательно выберите правильный путь для каталога, так как все ваши проекты будут храниться там.
6. Укажите память для KNIME, чтобы он мог использовать его для обработки рабочих процессов. Обычно в процессе он сам определяет номер, который необходимо выделить.
7. Теперь, когда все детали предоставлены, нажмите «Далее» и установите KNIME.
8. После установки нажмите кнопку запуска, и все готово для создания вашего первого проекта на KNIME.
Кнайм Сообщество
По всему миру доступен удивительный форум, состоящий из разработчиков, пользователей, преподавателей и исследователей, где можно получить доступ к ресурсам и документации. Обратитесь в Сообщество KNIME для получения дополнительной информации.
В следующей статье мы подробно расскажем о различных разделах KNIME, особенно о репозитории узлов и обозревателе Knime, которые очень необходимы для работы с инструментом.
StackErrors находится под управлением Ankita91 и Sreedev. Следите за разделом Ошибки стека в Kaggle, чтобы ознакомиться с нашими проектами по обработке и анализу данных.
Давайте учиться вместе. 💙
