📘 KNIME Giriş Eğitimi İçeriği

🎯 Eğitimin Amacı

Katılımcılara KNIME Analytics Platform’unu tanıtmak, veri ön işleme, görselleştirme ve temel makine öğrenmesi tekniklerini KNIME üzerinden uygulamalı olarak öğretmektir.

---

📅 Eğitim Süresi: 1 gün (6 saat)

---

🧠 Hedef Kitle

• Veri analistleri

• İş zekası uzmanları

• Veri bilimine ilgi duyan yeni mezunlar

• R veya Python bilmeden görsel akış tabanlı veri analizi yapmak isteyen profesyoneller

---

🛠️ Ön Koşullar

• Temel Excel bilgisi

• Veri bilimine genel bakış (istatiksel okuryazarlık)

• KNIME kurulumu öncesinde Java JDK yüklü olmalı (Java 11 veya üzeri önerilir)

---

📂 Eğitim Modülleri

🔹 Modül 1: KNIME Nedir?

• Açık kaynak KNIME Analytics Platformuna genel bakış

• KNIME’ın mimarisi ve bileşenleri

• KNIME vs. diğer görsel veri bilimi araçları (RapidMiner, Orange, Alteryx)

🔹 Modül 2: KNIME Kurulumu ve Arayüz Tanıtımı

• Kurulum adımları

• Workspace ve proje mantığı

• Node (düğüm), Workflow (iş akışı), Metanode ve Component kavramları

🔹 Modül 3: Veri Okuma ve Veri Ön İşleme

• Excel, CSV, JSON, veritabanı bağlantıları

• “File Reader”, “Excel Reader” ve “Database Connector” kullanımı

• Veri temizleme: eksik veriler, veri tipi dönüşümleri, filtreleme, etiketleme

🔹 Modül 4: Veri Görselleştirme

• Histogram, pie chart, bar chart, scatter plot

• “Color Manager” ve “Table View” kullanımı

• KNIME ile dashboard oluşturma

🔹 Modül 5: Temel Analitik İşlemler

• Gruplama (GroupBy)

• Pivot ve Unpivot işlemleri

• String manipülasyonları

• Matematiksel işlemler ve koşullu sütunlar

🔹 Modül 6: Makine Öğrenmesine Giriş

• Eğitim ve test verisi ayırma

• “Partitioning”, “Normalizer”, “Scorer” node’ları

• KNN, Decision Tree, Logistic Regression modelleri

• Model eğitimi, tahmin ve doğruluk analizi

🔹 Modül 7: KNIME ve Python/R Entegrasyonu

• Python Script Node ile dış kod çalıştırma

• R Script Node ile istatistiksel analiz

• Örnek: Python ile özel model oluşturup KNIME içinde çalıştırmak

🔹 Modül 8: Proje Çalışması

• Katılımcılarla birlikte bir veri kümesi üzerinde uçtan uca analiz

• E-ticaret satış verisi üzerinden segmentasyon çalışması

• Model kurma, değerlendirme ve raporlama

---

📚 Kaynaklar ve Önerilen Materyaller

• KNIME resmi dökümantasyonu

• KNIME Hub üzerinden node örnekleri: https://hub.knime.com

• Kaggle veri setleri

• Kitap: “Knime ile Veri Bilimine Giriş” (Şadi Evren ŞEKER)

---

🏁 Eğitim Çıktıları

• KNIME üzerinde iş akışı modelleyebilecek teknik yeterlilik

• Veri ön işleme, görselleştirme ve temel modelleme süreçlerine hakimiyet

• Python veya R ile entegrasyon yapabilecek temel bilgi

• Uygulamalı örnekler üzerinden veri analiz projelerine başlama yetkinliği