Formation métier & IT – Data Science et machine learning classique
Analyse de données avec KNIME
Analyse de données avec KNIME en 6 heures : Workflows et nœuds, Prétraitement des données et Visualisation – concret, avec exercices et modèles pour votre quotidien.
- Durée
- 6 heures, une session
- Niveau
- Initiation
- Format
- En ligne ou en présentiel
- Langue
- Allemand ou anglais
- Attestation
- Attestation de participation
Présentation
« Analyse de données avec KNIME » est une formation compacte en direct dans le domaine Data Science et machine learning classique. Elle se concentre sur Workflows et nœuds, Prétraitement des données et Visualisation, expliqués à partir d’exemples réalistes et approfondis par des exercices directement transposables à votre quotidien.
La data science crée de la valeur lorsque les données sont bien préparées, les modèles bien choisis et les résultats clairement expliqués. Nos formations couvrent tout le parcours : préparation des données et analyse exploratoire, méthodes classiques comme la classification, la régression et le clustering, puis évaluation de modèles et bases du MLOps. Analyse de données avec KNIME est un atelier d’une journée mêlant apports ciblés et exercices sur des jeux de données réalistes. Vous travaillez avec Python, SQL et des plateformes reconnues et repartez avec notebooks, modèles et checklists pour vos projets.
La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.
Points clés de la formation
À qui s’adresse cette formation ?
- Data analysts et futurs data scientists
- Développeurs et data engineers
- Experts métier ayant une responsabilité data
- Chefs d’équipe et responsables de projets data
Objectifs pédagogiques
- Vous connaissez les points clés de Analyse de données avec KNIME – Workflows et nœuds, Prétraitement des données, Visualisation, Entraînement de modèles sans code, Métanœuds et composants et Aperçu de KNIME Server – et savez les mettre en pratique.
- Vous utilisez Analyse de données avec KNIME avec assurance dans vos propres projets data.
- Vous choisissez des méthodes adaptées à la question et aux données.
- Vous évaluez les modèles de façon fiable et repérez les sources d’erreur courantes.
- Vous communiquez clairement les résultats aux métiers et aux décideurs.
Programme
Module 1 Prise en main et cadrage du problème pour Analyse de données avec KNIME
- Place de Analyse de données avec KNIME dans le processus de data science
- Traduire une question métier en tâche data
- Environnement de travail, notebooks et accès aux données
- Projet d’exemple et variable cible
Module 2 Points clés : Analyse de données avec KNIME
- Workflows et nœuds
- Prétraitement des données
- Visualisation
- Entraînement de modèles sans code
- Métanœuds et composants
- Aperçu de KNIME Server
Module 3 Méthodes et outils de Analyse de données avec KNIME
- Méthodes clés et leurs hypothèses
- Mise en œuvre avec les bibliothèques ou plateformes adaptées
- Repérer problèmes de qualité, fuite de données et biais
- Erreurs fréquentes et parades
Module 4 Exercices pratiques sur Analyse de données avec KNIME
- Exercices guidés sur des données réalistes
- Entraîner, comparer et évaluer des modèles
- Visualiser et interpréter les résultats
- Revue collective des approches
Module 5 Passage en production
- Reproductibilité et versionnement
- Documenter et communiquer les résultats
- Aperçu du monitoring et de la maintenance
- Prochaines étapes pour votre projet data
Module 6 Transfert dans votre quotidien
- Exercice sur un cas réaliste
- Erreurs fréquentes et comment les éviter
- Check-list et modèles à emporter
- Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin
Prérequis
Selon le niveau, des bases de Python ou de statistique suffisent. Les formations avancées supposent une solide pratique de la programmation et des méthodes. Aucun prérequis n’est nécessaire.
Prérequis techniques
Ordinateur portable personnel avec accès internet ; environnement de développement, notebooks et jeux de données fournis à l’avance.
Dates & sites
Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.
- Munich mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
- Salzbourg mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
- Berlin lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
- Augsbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
- Hanovre lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
- Brême mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
- Stuttgart mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
- Kaiserslautern mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
- En ligne mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
Questions fréquentes
Quels prérequis pour Analyse de données avec KNIME ?
Cela dépend du niveau. Les formations d’initiation demandent des bases en Python ou en statistique, les formations avancées une solide pratique de la programmation. Nous définissons avec vous le bon point d’entrée et adaptons rythme et exemples au niveau de votre groupe.
Peut-on travailler avec nos propres données dans Analyse de données avec KNIME ?
Oui, volontiers en intra-entreprise, à condition que les données soient anonymisées ou validées. Accès et protection des données sont clarifiés en amont. Sinon, nous utilisons des jeux de données réalistes couvrant tous les exercices.
Combien coûte la formation « Analyse de données avec KNIME » ?
La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.
Puis-je proposer ma propre date ?
Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous sous un jour ouvré.
La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?
Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.
La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?
Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.
Autres formations : Data Science et machine learning classique
- Préparation des données pour la data science
- Analyse exploratoire des données
- Statistique pour la data science
- Méthodes de classification
- Modèles de régression en machine learning
- Prévision de séries temporelles
- Clustering et segmentation
- Évaluation et validation de modèles
- Bases du MLOps avec MLflow
- Analyse big data avec PySpark
- Databricks pour la data science
- Analyse de données avec RapidMiner
Les 26 formations : Data Science et machine learning classique