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Novidades KNIME Analytics Platform 3.7

Aqui estão algumas das mudanças, novas ferramentas e integrações e novas visualizações!

 

Integração com Jupyter Notebook e PySpark

Palavras

Importe e execute código do Jupyter Notebook; assim não é mais necessário copiar/colar o código entre o notebook e o KNIME.

Adicione o python aos seus fluxos de trabalho de big data através da nova integração do PySpark a fim de misturar e combine perfeitamente o Python com os nodes do KNIME Extension para Apache Spark.

Nodes para o Google Drive e para integração do Tableau

Aplicativo Knime

Aproveite ao máximo a data e a hora suportadas no KNIME Tableau Integration.

Grave arquivos Hyper ou envie-os diretamente para um servidor do Tableau.

Trabalhe de forma transparente com os arquivos armazenados no Google Drive na KNIME Analytics Platform.

Novos Nodes para recursos de análise estatística e aprendizado de máquina (Machine learning)

workflow do Knime

Use o Linear Ensemble ou Tree Ensemble do XGBoost para tarefas de classificação ou regressão.

Experimente os novos nodes de testes estatísticos – Teste de Friedman, Teste de Kolmogorov-Smirnov e Teste de Proporção.

Novos Nodes para exploração visual de dados

Gráficos gerados pelo Knime

Ofereça aos cientistas de dados e aos especialistas no assunto a capacidade de fazer mais interações e identificar mais padrões nos dados com a nova visualização de mapa de calor.

Explore clusters de forma interativa com um dendrograma de cluster hierárquico. O Hierarchical Cluster Assigner permite que o usuário defina interativamente o limite a fim de facilitar a determinação do número de clusters.

Visualize conjuntos de dados complexos, incluindo imagens ou outros gráficos com o Tile View (em 3.7.0, esta visão é chamada de “Card View”, mas devido a um confronto de marca registrada, ele será renomeado para “Tile View” começando com 3.7.1).

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