Analyse de données automatisée avec KNIME
Optimisation des workflows de traitement de données et Machine Learning avec KNIME
Dans ce projet, j’ai utilisé KNIME, une plateforme d’analyse de données no-code et low-code, pour automatiser le prétraitement des données, l’exploration et la modélisation Machine Learning. L’objectif était de créer un workflow robuste permettant d’analyser et de visualiser rapidement les insights sans coder directement.
Compétences techniques
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Mise en place d’un pipeline complet pour la préparation, l’analyse et la modélisation des données avec des nœuds configurables.
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Automatisation du filtrage des données, du traitement des valeurs manquantes et de la transformation des variables.
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Utilisation des modules de KNIME pour générer des graphiques interactifs et explorer les corrélations entre variables.
Soft Skills
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Structuration d’un pipeline analytique optimisé pour le traitement des données en entreprise.
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Capacité à transformer des analyses complexes en insights actionnables via des visualisations claires.
Outils utilisés pour ce projet
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Knime
Plateforme de data science permettant l'automatisation de workflows analytiques et le traitement des données sans programmation.
Prétraitement et transformation des données : Suppression des valeurs manquantes, normalisation, filtrage et enrichissement des données à l’aide des nœuds de manipulation.
Création de pipelines analytiques : Automatisation des calculs entre les différentes variables en intégrant des agrégations et des transformations.
Génération de graphiques et visualisations : Utilisation des nœuds de data visualization pour créer des histogrammes, scatter plots et heatmaps directement dans KNIME.