Cod. PRX0000172

Curso de KNIME I: análisis y automatización de datos sin código

Name: KNIME I: análisis y automatización de datos sin código
Price: 150 EUR

Analiza, transforma y automatiza datos con KNIME sin programar. Crea flujos visuales, conecta fuentes y mejora tus procesos de análisis.

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El análisis de datos ya no tiene por qué estar reservado a perfiles con conocimientos avanzados de programación. KNIME permite crear flujos de trabajo visuales para importar, transformar, limpiar, analizar y visualizar información, facilitando la automatización de procesos de datos mediante una metodología low-code/no-code.

En este curso aprenderás a trabajar con la interfaz y los principales nodos de KNIME, conectar diferentes fuentes de datos como Excel, CSV o Google Sheets y construir flujos de trabajo para preparar y analizar información de forma eficiente. También conocerás técnicas de visualización, tratamiento de datos y automatización de tareas, así como una primera aproximación práctica al uso de modelos de machine learning dentro de KNIME.

Dirigido a
- Profesionales que trabajan habitualmente con datos y desean automatizar tareas de preparación, transformación y análisis de información.
- Analistas de datos, analistas de negocio y perfiles de Business Intelligence que quieran incorporar KNIME a sus herramientas de trabajo.
- Profesionales de áreas como finanzas, marketing, ventas, operaciones, investigación o ingeniería que necesiten analizar información para apoyar la toma de decisiones.
- Personas que utilizan Excel, CSV u otras fuentes de datos y desean crear procesos de análisis más estructurados y automatizados.
- Estudiantes y titulados interesados en iniciarse en el análisis de datos mediante herramientas visuales sin necesidad de programar.
¿Qué competencias vas a adquirir?

Analizar, transformar y visualizar datos mediante KNIME, diseñando flujos de trabajo visuales que permitan integrar diferentes fuentes de información y automatizar tareas de preparación, procesamiento y análisis de datos sin necesidad de programación.
Requisitos
- Conocimientos básicos de informática y manejo habitual de aplicaciones de software.
- No se requieren conocimientos previos de KNIME ni de programación.
- Son recomendables nociones básicas de matemáticas y estadística, aunque no resultan imprescindibles.

Introducción a KNIME y al análisis visual de datos
- Qué es KNIME y para qué se utiliza
- Instalación, entorno de trabajo y primeros pasos
- Interfaz, paneles y navegación por la plataforma
- Lógica de nodos, puertos y conexiones
- Ejecución, validación y gestión básica de flujos
- Buenas prácticas en el diseño de workflows
- Resumen
Importación y conexión con fuentes de datos
- Lectura de archivos CSV y Excel
- Conexión con Google Sheets y otras fuentes habituales
- Configuración de nodos de entrada de datos
- Tipos de datos, metadatos y vista previa de tablas
- Problemas frecuentes en la carga de datos y su resolución
- Organización inicial del flujo de importación
- Resumen
Preparación y limpieza de datos
- Selección, renombrado y reorganización de columnas
- Filtrado de filas y criterios de depuración
- Conversión de tipos de datos
- Tratamiento de valores nulos y datos inconsistentes
- Eliminación de duplicados y control de calidad
- Creación de columnas derivadas y transformaciones básicas
- Resumen
Transformación y combinación de datos
- Ordenación, agrupación y agregación de información
- Uniones entre tablas y combinación de fuentes
- Concatenación y anexado de conjuntos de datos
- Operaciones de pivote y despivote
- Cálculos condicionales y reglas de negocio
- Diseño de procesos reutilizables de transformación
- Resumen
Análisis exploratorio y visualización de datos
- Estadística descriptiva básica en KNIME
- Distribuciones, frecuencias y detección de patrones
- Creación de gráficos y vistas interactivas
- Análisis comparativo entre variables
- Interpretación de resultados para la toma de decisiones
- Presentación clara de hallazgos dentro del workflow
- Resumen
Automatización de flujos de trabajo
- Encadenamiento eficiente de procesos de análisis
- Uso de variables y parametrización básica
- Control de ejecución y actualización de datos
- Componentes y reutilización de partes del flujo
- Exportación de resultados y generación de salidas
- Documentación y mantenimiento de workflows automatizados
- Resumen
Introducción práctica al machine learning en KNIME
- Qué es el machine learning y casos de uso habituales
- Preparación de datos para modelado
- Separación de datos de entrenamiento y prueba
- Entrenamiento básico de modelos de clasificación o regresión
- Evaluación inicial del rendimiento del modelo
- Integración del modelo en un flujo de análisis
- Resumen

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