In this chapter, you will learn how to split columns based on cell values, allowing you to separate combined data into more manageable parts. Next, you will explore the use of conditional statements for data transformation, enabling you to apply specific rules to your dataset. Additionally, you will learn how to use logical operators to formulate logical conditions. Finally, you will discover how to rename one or multiple columns, ensuring your dataset is well-organized and easy to understand.

Koşullu ifadeler ve mantıksal operatörler

Enflasyon değerini ata

Öğrenci verilerini zenginleştir

Şehir ve miktara ayır

Sütunları yeniden adlandır

İndirim yüzdesi ata

Conditional statements and logical operators

Delve into Expression- Based Data Transformation, a crucial skill for data manipulation. This lesson covers understanding and utilizing string expressions for various string manipulations. Additionally, you will master mathematical expressions using formulas and operators, enabling them to create custom columns tailored to their needs. The chapter culminates with the ability to build mixed expressions that seamlessly combine mathematical and string expressions, providing a comprehensive toolkit for advanced data transformation.

String and math expressions

Calculate the bill value of Items

Calculate student scores

Convert sales column to numeric

Calculate discount value

Calculate profit

String and Math Expressions

Learn how to append and merge columns from multiple tables, enabling you to consolidate data from various sources. Discover how to add constant value columns and reorder columns to customize your dataset layout. Finally, delve into sorting tables by specifying a list of criteria, ensuring your data is organized and easily accessible for analysis. These skills will enhance your data management proficiency, making complex datasets more manageable and insightful.

Data integration

Find the most expensive food item

Integrate and analyze students data

Append and merge columns

Add  date and reorder columns

Sort the table

Data Integration

This final chapter focuses on enhancing KNIME workflows by adding detailed descriptions and tags to represent their themes. Further, learn how to abstract workflow segments into reusable KNIME components, bundle functionality, and add visual elements for better usability. 

Lastly, learn to share your workflows and components on the KNIME Community Hub, ensuring they are valuable and accessible to the community.

Share workflows & collaborate

Component characteristics

Share & collaborate student's  workflow

Add workflow details

Create component

Sharing the component

Course wrap up

Exercises and Datasets

DataCamp vs. Local Experience

KNIME'da Veri Dönüştürme, KNIME kullanarak veriyi düzenleme ve dönüştürmede temel ve orta düzey teknikleri sana kazandırmak için tasarlandı. Sütunları bölme ve koşullu ifadeler kullanma gibi temel becerilerle başlayacaksın. Kurs, ifade tabanlı dönüşümler ve veri birleştirme gibi daha karmaşık görevlere ilerler. Son olarak, yeniden kullanılabilir bileşenler oluşturarak ve yeniden kullanılabilirliği optimize ederek KNIME iş akışlarını nasıl geliştireceğini öğreneceksin. Bu kurs, KNIME ile veri yönetimi becerilerini derinleştirmek isteyen herkes için ideal.

<h2>Temel Veri İşleme Teknikleri</h2>
<p>KNIME'de temel veri dönüştürme becerilerini edinerek öğrenme yolculuğunuza başlayın. Bu kurs bölümü, hücre değerlerine göre sütunları bölme, veri bütünlüğünü sağlamak için koşullu ifadeler kullanma ve kapsamlı veri filtreleri oluşturmak için mantıksal operatörler kullanma konularını ele almaktadır. Ayrıca, iyi organize edilmiş bir veri kümesi elde etmek için sütunların adını değiştirme tekniklerini de öğreneceksiniz. Bu temel beceriler, KNIME'de veri dönüşümüne yeni başlayan herkes için çok önemlidir.</p> <h2>İfade Tabanlı Dönüşümler</h2> <p>Orta düzey veri işleme stratejileriyle temel bilgilerinizi geliştirin. Kursun bu bölümünde, karmaşık veri dönüşümleri gerçekleştirmek için dize ve matematiksel ifadeler oluşturma ve kullanma sanatını uygulayacaksınız. Belirli analitik ihtiyaçlara göre özelleştirilmiş sütunlar oluşturmayı ve farklı türdeki veri dönüşümlerini sorunsuz bir şekilde birleştirmeyi öğrenin. Bu beceri seti, daha karmaşık veri senaryolarını etkili bir şekilde yönetmenizi sağlayacaktır.</p> <h2>İş Akışlarını ve Veri Konsolidasyonunu Geliştirme</h2> <p>Kursun son bölümü, KNIME iş akışlarının optimize edilmesi ve geliştirilmesine odaklanmaktadır. Birden fazla veri kaynağından sütun eklemeyi ve birleştirmeyi, sabit değer sütunları eklemeyi ve tabloları etkili bir şekilde sıralamayı öğrenin. Ayrıca, bu bölümde iş akışlarınızın bölümlerini yeniden kullanılabilir bileşenlere nasıl soyutlayacağınızı ve daha iyi kullanılabilirlik için görsel öğelerinizi nasıl geliştireceğinizi öğreneceksiniz. Bu gelişmiş teknikler, karmaşık veri kümelerini daha verimli ve daha derinlemesine yönetmenize ve analiz etmenize olanak tanır.</p>

Introduction to KNIME

KNIME becerilerinizi veri dönüşümü, sütun işlemleri ve iş akışı optimizasyonu kursumuzla geliştirin.

KNIME'da Veri Dönüştürme

Veri dönüştürme, sütun işlemleri ve iş akışı optimizasyonu konularını içeren kursumuzla KNIME becerilerinizi geliştirin.

KNIME Temelleri

Sr. Data Scientist

Hakkımda

Koşullu ifadeler

IF ifadesi

Karşılaştırma operatörleri

Mantıksal operatörler

Hücre bölme

Veri setimiz

Hadi pratik yapalım

Conditional statements and logical operators - Koşullu ifadeler ve mantıksal operatörler

Koşullu ifadeler ve mantıksal operatörler

Create Your Free Account