курси Data Analysis

курси Data Analysis

Місцеві, під керівництвом інструктора Live Data Analysis (аналіз даних або аналітика даних) навчальні курси демонструють через дискусію і практичний практиці мови програмування та методики, що використовуються для виконання аналізу даних.

Аналіз даних підготовка доступна як "на місці навчання" або "дистанційне навчання жити". На місці навчання в прямому ефірі може здійснюватися на місцевому рівні в україна або в Неbleprog корпоративні навчальні центри в україна. Дистанційне навчання в прямому ефірі здійснюється шляхом інтерактивного, віддаленого робочого стола.

Nobleпрога-ваш місцевий навчальний провайдер

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Data Analysis Course Outlines

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Існує безліч пробних та перевірених моделей, широко доступних для всіх. Іноді це питання зміни назв і впровадження моделі в конкретній технології. Це може заощадити сотні годин, які інакше будуть витрачені на проектування та тестування. Цілі тренування Цей курс має два цілі: по-перше, він дозволяє повторно використовувати широко відомі шаблони, по-друге, він дозволяє створювати та повторно використовувати шаблони, специфічні для вашої організації. Це допоможе вам оцінити, як візерунки можуть зменшити витрати, систематизувати процес проектування та генерувати кодову структуру на основі ваших моделей. Аудиторія розробників програмного забезпечення, бізнес-аналітики, менеджери проектів, програмісти та розробники, а також операційні менеджери та менеджери програмного забезпечення. Стиль курсу Курс фокусується на випадках використання та їх взаємозв'язку з певною схемою. Більшість прикладів пояснюються в UML та в простих прикладах Java (мова може змінюватися, якщо курс забронюється як закритий курс). Він спрямовує вас до джерел моделей, а також показує вам, як каталогізувати та описувати моделі, які можуть бути використані повторно у вашій організації.
14 hours
Overview
Пресцентивная аналитика - це галузь ділової аналітики разом з описом і прогнозною аналітикою. Він використовує передбачувані моделі, щоб запропонувати дії для оптимальних результатів, спираючись на оптимізацію та методи, що базуються на правилах, як основу для прийняття рішень.

У цій навчальному посібнику, учасники навчаться навчатися, як використовувати Matlab для виконання рекомендованої аналітики на наборі зразків даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основні поняття та основи, що використовуються в прескрипційної аналітики
- Використовуйте MATLAB та його набори інструментів для отримання, очищення та вивчення даних
- Використовуйте методи, що базуються на правилах, включаючи двигуни виведення, системи показників та дерева рішень для прийняття рішень на основі різних бізнес-сценаріїв
- Використовуйте симуляцію Монте-Карло, щоб аналізувати невизначеність та забезпечити правильне прийняття рішень
- Розгортання передбачуваних та реквізиційних моделей для корпоративних систем

Аудиторія

- Бізнес аналітики
- Плановики операцій
- Функціональні менеджери
- Члени команди BI (Business Intelligence)

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Tableau - це інструмент візуалізації бізнес-аналітики та даних. Python - це широко використовувана мова програмування, яка забезпечує підтримку широкого кола методів статистики та машинного навчання. Потужність візуалізації даних Tableau і можливості машинного навчання Python, коли вони поєднуються, допомагають розробникам швидко створювати додаткові додатки для аналізу даних для різних випадків використання бізнесу.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться навчатися, як об'єднати Tableau і Python для проведення розширеної аналітики. Інтеграція Tableau і Python буде виконуватися за допомогою API TabPy.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Інтеграція Tableau і Python за допомогою TabPy API
- Використовуйте інтеграцію Tableau і Python для аналізу складних бізнес-сценаріїв з кількома рядками коду Python

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Геоінформаційна система (ГІС) - це система, призначена для захоплення, зберігання, маніпулювання, аналізу, керування та представлення просторових або географічних даних. Гіз-абревіатура іноді використовується для геоінформаційної науки (GIScience), щоб посилатися на академічну дисципліну, що вивчає географічні інформаційні системи і є великим доменом у рамках більш широкої академічної дисципліни геоінформатики.

QGIS функціонує як програмне забезпечення геоінформаційної системи (GIS), що дозволяє користувачам аналізувати та редагувати просторову інформацію, крім складання та експорту графічних карт. QGIS підтримує як растрові, так і векторні шари; векторні дані зберігаються як функції точки, лінії або багатокутника. Підтримуються декілька форматів растрових зображень, а програмне забезпечення може образити географічні наслідки. Підбиваючи підсумок, це дозволяє користувачам створювати, редагувати, візуалізувати, аналізувати та публікувати геопросторові відомості на Windows, Mac, Linux, BSD.

Ця програма, на її першому етапі, представляє інтерфейс QGIS для загального користування. На другому етапі ми запроваджуємо PyQGIS - бібліотеки Python QGIS, яка дозволяє інтегрувати функціональні можливості GIS у ваш код пітона або ваш приклад python, так що ви навіть можете створити власний плагін Python навколо певної функціональності GIS.
21 hours
Overview
Геоінформаційна система (ГІС) - це система, призначена для захоплення, зберігання, маніпулювання, аналізу, керування та представлення просторових або географічних даних. Гіз-абревіатура іноді використовується для геоінформаційної науки (GIScience), щоб посилатися на академічну дисципліну, що вивчає географічні інформаційні системи і є великим доменом у рамках більш широкої академічної дисципліни геоінформатики.

Використання Python з ГІС суттєво збільшилося протягом останніх двох десятиліть, особливо з введенням Python 2.0 серії в 2000 році, що включало багато нових функцій програмування, які зробили мову набагато простіше для розгортання. З того часу Python не тільки використовувався в комерційних ГІС, таких як продукти Esri, а також платформи з відкритим кодом, включаючи як частину QGIS і GRASS. Насправді, сьогодні Python є найбільш широко використовуваною мовою користувачів GIS та програмістів.

Ця програма охоплює використання Python та його передових бібліотек, таких як geopandas, pysal, bokeh та osmnx для реалізації власних функцій ГІС. Програма також охоплює вступні модулі навколо ArcGIS API та QGIS toolboox.
14 hours
Overview
AI являє собою набір технологій для побудови інтелектуальних систем, здатних розуміти дані та діяльність, що оточує дані, для прийняття "інтелектуальних рішень". Для постачальників Telecom створення додатків та послуг, що використовують AI, може відкрити двері для покращених операцій та обслуговування в таких сферах, як підтримка та оптимізація мережі.

У цьому курсі ми розглядаємо різні технології, що складають AI та набори здібностей, необхідні для їх використання. Протягом всього курсу ми розглядаємо специфічні програми AI в галузі телекомунікацій.

Аудиторія

- Мережеві інженери
- Мережевий операційний персонал
- Телекомунікаційні технічні менеджери

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, практичні вправи
21 hours
Overview
Apache Drill - безлімітний, розподілений, стовпчиковий движок SQL-запиту в пам'яті для Hadoop, NoSQL та інших систем зберігання та зберігання файлів. Сила Apache Drill полягає у його здатності об'єднувати дані з декількох магазинів даних за допомогою одного запиту. Apache Drill підтримує численні бази даних NoSQL та файлові системи, включаючи HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Swift, NAS та локальні файли. Apache Drill - це версія з відкритим вихідним кодом системи Google Dremel, яка доступна як служба інфраструктури під назвою Google BigQuery.

У цій навчальному посібнику учасники вивчатимуть основи Apache Drill, а потім використовують потужність та зручність SQL для інтерактивного запиту великих даних у різних джерелах даних без написання коду. Учасники також дізнаються, як оптимізувати свої дрилі запити для розподіленого виконання SQL.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Виконати "самообслуговування" дослідження на структурованих і напівструктурованих даних на Hadoop
- Запит називається також невідомими даними за допомогою SQL-запитів
- Зрозумійте, як Apache свердла отримує та виконує запити
- Напишіть SQL запити для аналізу різних типів даних, включаючи структуровані дані в Hive, напівструктуровані дані в таблицях HBase або MapR-DB, а також дані, збережені в таких файлах, як Parquet та JSON.
- Використовуйте Apache Drill для виявлення схеми "вручну", уникаючи необхідності складних операцій ETL та схеми
- Інтеграція Apache Drill із BI (Business Intelligence) інструментами, такими як Tableau, Qlikview, MicroStrategy та Excel

Аудиторія

- Аналітик даних
- Дані вчених
- Програмісти SQL

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
35 hours
Overview
Прогрес у технологіях та збільшення обсягу інформації перетворюють те, як здійснюється правозастосування. Виклики, які представляють великі дані, майже такі ж складні, як обіцянка Big Data. Ефективне зберігання даних - одне з цих завдань; ефективно аналізуючи це інше.

У цій навчальному посібнику учасники вивчатимуть таку думку, з якою можна буде звертатися до технологій Big Data, оцінити їх вплив на існуючі процеси та політику та впроваджувати ці технології з метою виявлення злочинної діяльності та запобігання злочинності. Будуть вивчені практичні приклади з боку правоохоронних органів у всьому світі, щоб отримати уявлення про підходи, проблеми та результати їх впровадження.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Об'єднайте технологію "Великі дані" із традиційними процесами збору даних, щоб об'єднати історію під час розслідування
- Реалізуйте великі рішення для зберігання та обробки даних для аналізу даних
- Підготуйте пропозицію щодо прийняття найбільш адекватних інструментів та процесів для забезпечення підходу до кримінального розслідування, керованого даними

Аудиторія

- Правоохоронці фахівці з технічної підготовки

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
R - це популярна мова програмування в фінансовій галузі. Він використовується у фінансових цілях, починаючи від основних програм торгівлі до систем управління ризиками.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати R для розробки практичних додатків для вирішення ряду конкретних фінансових проблем.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозуміти основи мови програмування R
- Виберіть та використовуйте R-пакети та методи для організації, візуалізації та аналізу фінансових даних з різних джерел (CSV, Excel, бази даних, Інтернету тощо).
- Побудуйте додатки, які вирішують проблеми, пов'язані з розподілом активів, аналізу ризиків, продуктивністю інвестицій тощо
- Усунення несправностей, інтеграція розгортання та оптимізації додатка R

Аудиторія

- Розробники
- Аналітики
- Квантів

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Цей тренінг має на меті забезпечити вирішення деяких основних проблем, з якими стикаються фахівці з фінансів. Проте, якщо у вас є певна тема, інструмент або технічна база, яку ви хочете додати чи докладніше, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
7 hours
Overview
Highcharts - бібліотека JavaScript із відкритим кодом для створення інтерактивних графічних діаграм в Інтернеті. Він зазвичай використовується для представлення даних у більш зручній для читання та інтерактивної формі.

У цьому тренінгу, навчанні, учасники навчаться створювати високоякісні візуалізації даних для веб-програм, що використовують Highcharts.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Налаштуйте інтерактивні діаграми в Інтернеті, використовуючи лише HTML та JavaScript
- Представляти великі набори даних візуально цікавими та інтерактивними способами
- Експортуйте діаграми до JPEG, PNG, SVG або PDF
- Інтеграція Highcharts з jQuery Mobile для крос-платформенної сумісності

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
D3.js (або D3 для документів, керованих даними) - бібліотека JavaScript, яка використовує SVG, HTML5 та CSS для створення динамічних, інтерактивних візуалізацій даних у веб-переглядачах.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться, як створювати веб-візуальні дані, керовані даними, які реагують на декількох пристроях.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Використовуйте D3 для створення інтерактивної графіки, інформаційних інформаційних панелей, інфографіки та карт.
- Контролюйте HTML з вибором jQuery.
- Перетворення DOM шляхом вибору елементів і об'єднання даних.
- Експорт SVG для використання в друкованих виданнях.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
28 hours
Overview
Microsoft Power BI - це безкоштовне програмне забезпечення як служба (SaaS) для аналізу даних та обміну думками. Інформаційні панелі Power BI забезпечують 360-градусний перегляд найважливіших показників в одному місці, оновлюються в режимі реального часу та доступні на всіх своїх пристроях.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати Power BI для розробки власних програмних рішень для платформ Power BI і Azure.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Налаштувати інформаційні панелі в режимі реального часу
- Створюйте власні візуалізації
- Інтегрувати багаті аналітики в існуючі програми
- Вставляти інтерактивні звіти та візуальні ефекти в існуючі програми
- Доступ до даних у межах програми
- Master Power BI Portal, Desktop, Embedded і Відпочинок API
- Інтеграція скриптів R в робочий стіл Power BI

Аудиторія

- Розробники
- Архітектори

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
21 hours
Overview
Microsoft Power BI - це безкоштовне програмне забезпечення як служба (SaaS) для аналізу даних та обміну думками. Інформаційні панелі Power BI забезпечують 360-градусний перегляд найважливіших показників в одному місці, оновлюються в режимі реального часу та доступні на всіх своїх пристроях.

У цьому тренінгу, проведеному під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати Microsoft Power Bi для аналізу та візуалізації даних за допомогою серії вибіркових наборів даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створіть візуально вражаючі інформаційні панелі, які надають корисну інформацію про дані
- Отримати та інтегрувати дані з різних джерел даних
- Створюйте та обмінюйтесь візуалізацією членами команди
- Налаштуйте дані за допомогою Power BI Desktop

Аудиторія

- Бізнес-менеджери
- Бізнес аналітики
- Аналітик даних
- Команди Business Intelligence (BI) та Data Warehouse (DW)
- Повідомити про розробників

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
7 hours
Overview
Tidyverse - це набір універсальних пакетів R для очищення, обробки, моделювання та візуалізації даних. Деякі з пакетів включені: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, and tibble.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться маніпулювати та візуалізувати дані за допомогою інструментів, що входять до складу Tidyverse.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Виконайте аналіз даних і створюйте привабливі візуалізації
- Намалюйте корисні висновки з різних наборів даних зразків
- Фільтруйте, сортуйте та підбирайте дані, щоб відповідати на пошукові запитання
- Перетворіть оброблені дані в інформативні рядки, смужки, гістограми
- Імпортуйте та фільтруйте дані з різних джерел даних, включаючи файли Excel, CSV та SPSS

Аудиторія

- Початківці до мови R
- Початківці аналізу даних та візуалізації даних

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Dremio - це "платформа для самообслуговування з відкритим кодом", яка прискорює пошук різних типів джерел даних. Dremio інтегрується з реляційними базами даних, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch та іншими джерелами даних. Він підтримує SQL і надає веб-інтерфейс для створення запитів.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться, як встановлювати, налаштовувати та використовувати Dremio як об'єднуючий шар для інструментів аналізу даних та базових сховищ даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати Dremio
- Виконати запити щодо декількох джерел даних незалежно від розташування, розміру чи структури
- Інтеграція Dremio з BI та джерелами даних, такими як Tableau та Elasticsearch

Аудиторія

- Дані вчених
- Бізнес аналітики
- Інженери-дані

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітки

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
21 hours
Overview
Дані науки - це застосування статистичного аналізу, машинного навчання, візуалізації даних та програмування з метою розуміння та інтерпретації реальних даних. F # - це добре підібрана мова програмування для науки, оскільки вона поєднує в собі ефективне виконання, REPL-скрипти, потужні бібліотеки та інтегровані масштабовані дані.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться використовувати F # для вирішення ряду реальних задач з інформатики.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Використовуйте інтегровані пакети даних F #
- Використовуйте F # для взаємодії з іншими мовами та платформами, включаючи Excel, R, Matlab та Python
- Використовуйте пакет Deedle, щоб вирішити проблеми часових серій
- Проведення передового аналізу з мінімальними кодами якості продукції
- Зрозумійте, як функціональне програмування є природним придатним для наукових та великих обчислень даних
- Доступ і візуалізувати дані за допомогою F #
- Застосувати F # для машинного навчання

Досліджуйте рішення для проблем у таких областях, як бізнес-аналітика та соціальні ігри

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
У цьому тренінгу, проведеному під керівництвом інструктора, учасники вивчатимуть навички, стратегії, інструменти та підходи для візуалізації та звітування даних для різних аудиторій. Тематичні дослідження також аналізуються та обговорюються, щоб показати, як рішення реального візуалізації даних застосовуються в реальному світі, щоб витягти сенс із даних та відповідати на ключові питання.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створюйте звіти з захоплюючими назвами, субтитрами та анотаціями, використовуючи найбільш підходящі підсвічування, вирівнювання та кольорові схеми для зручності читання та зручності.
- Дизайн діаграм, які відповідають інформаційним потребам та інтересам аудиторії
- Виберіть найкращі типи графіків для певного набору даних (за межами кругових діаграм та гістограми).
- Визначте та аналізуйте найцінніші та релевантні дані швидко та ефективно
- Виберіть найкращі формати файлів для включення в звіти (графіки, інфографіки, посилання, GIF тощо).
- Створюйте ефективні макети для відображення даних часової серії, взаємозв'язку між частковими відносинами, географічними схемами та вкладені дані
- Використовуйте ефективне кольорове кодування для відображення якісних та текстових даних, таких як аналіз настрою, терміни, календарі та діаграми.
- Застосуйте найбільш відповідні інструменти для роботи (Excel, R, Tableau, картографічні програми тощо).
- Підготуйте набори даних для візуалізації

Аудиторія

- Аналітик даних
- Бізнес-менеджери

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
kdb + є базою даних, орієнтованої на стовпчик, і є його вбудованою, інтерпретованою векторною мовою. У kdb + таблиці являють собою стовпці векторів, а q використовується для виконання операцій на даних таблиці, як якби це був список. kdb + та q широко застосовуються у високочастотних торговельних операціях та популярні серед основних фінансових інститутів, включаючи Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan та ін.

У цій інструкції під керівництвом тренерів, учасники навчаться створювати додатки даних часового ряду, використовуючи kdb + та q.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте різницю між рядком-орієнтованої бази даних і базою даних, орієнтованої на колонки
- Виберіть дані, напишіть скрипти та створюйте функції для проведення розширеної аналітики
- Аналіз даних часових рядів, таких як дані про фондові та товарні біржі
- Використовуйте можливості kdb + у пам'яті для зберігання, аналізу, обробки та отримання великих наборів даних на високій швидкості
- Подумайте про функції та дані на більш високому рівні, ніж стандартна функція (аргументи), що є загальним для невекторних мов
- Дослідіть інші чутливі до часу програми для kdb +, включаючи торгівлю енергією, телекомунікації, дані сенсора, дані журналу та моніторинг використання пристроїв та мереж.

Аудиторія

- Розробники
- Інженери баз даних
- Дані вчених
- Аналітик даних

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Вбудовування проектора - це веб-додаток з відкритим кодом для візуалізації даних, які використовуються для навчання машинних систем навчання. Створений Google, він є частиною TensorFlow.

Під керівництвом інструктора, живого тренінгу вводяться концепції, що стосуються вбудованого проектора, та йде учасникам шляхом встановлення демонстраційного проекту.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Дослідіть, як дані інтерпретуються моделями машинного навчання
- Перейдіть за допомогою 3D та 2D переглядів даних, щоб зрозуміти, як алгоритм машинного навчання інтерпретує це
- Зрозумійте концепції вкладання та їх роль у представленні математичних векторів для зображень, слів та цифр.
- Вивчіть властивості певного вкладеного поля, щоб зрозуміти поведінку моделі
- Застосовуйте вставлення проекту до реальних випадків використання, таких як створення системи рекомендацій для пісень для любителів музики

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
deck.gl - це бібліотека з відкритим кодом, що підтримує WebGL, для вивчення та візуалізації об'єктів даних за масштабом. Створений Убером, він особливо корисний для отримання поглядів з джерел геопросторових даних, таких як дані на картах.

Під керівництвом інструктора-живого тренінгу вводяться поняття та функціональність перед deck.gl і проходять учасники шляхом створення демонстраційного проекту.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Візьміть дані з дуже великих колекцій і перетворіть їх на переконливі візуальні уявлення
- Візуалізуйте дані, зібрані у випадках транспортування та пов'язаних з подорожами використанням, такими як збір та відхід, мережевий трафік тощо.
- Застосовуйте методи пакетирования до геопросторових даних, щоб відобразити зміни даних у часі
- Інтеграція deck.gl з React (для реактивного програмування) і Mapbox GL (для візуалізації на картах, що базуються на Mapbox).
- Зрозумійте та вивчіть інші випадки використання для deck.gl, включаючи візуалізацію точок, зібраних за допомогою сканування в приміщенні в режимі 3D, візуалізацію моделей навчання машини для оптимізації їх алгоритмів тощо.

Аудиторія

- Розробники
- Дані вчених

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Datameer - це платформа бізнес-аналітики та аналітики, побудована на Hadoop. Це дозволяє кінцевим користувачам легко знаходити, вивчати та корелювати великомасштабні, структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у зручному для використання спосіб.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Datameer для подолання крутих навчальних кривої Hadoop, коли вони проходять процедуру встановлення та аналізу ряду великих джерел даних.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Створюйте, перевіряйте та інтерактивно вивчайте озеро даних підприємства
- Доступ до сховищ даних бізнес-аналітики, транзакційних баз даних та інших аналітичних магазинів
- Використовуйте користувальницький інтерфейс електронних таблиць, щоб створювати конвеєрні обробки даних від кінцевого до кінця
- Доступ до попередньо побудованих функцій для вивчення складних зв'язків даних
- Використовуйте майстри перетягування для візуалізації даних та створення інформаційних панелей
- Використовуйте таблиці, діаграми, графіки та карти, щоб аналізувати результати запитів

Аудиторія

- Аналітик даних

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Apache Zeppelin - це веб-ноутбук для захоплення, вивчення, візуалізації та обміну даними Hadoop та Spark.

Навчальний тренінг, який проводиться інструктором, представляє концепції інтерактивних аналітичних даних та допомагає учасникам розгортати та використовувати Zeppelin в однокористувальному або багатокористувацькому середовищі.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановіть і налаштуйте Zeppelin
- Розробка, організація, виконання та обмін даними в інтерфейсі на основі браузера
- Візуалізуйте результати, не звертаючись до командного рядка або деталей кластеру
- Виконайте та співпрацюйте над тривалими робочими процесами
- Працюйте з будь-яким числом плагінів мови / обробки даних-бекендалів, таких як Scala (з Apache Spark), Python (з Spark Spyware), Spark SQL, JDBC, Markdown і Shell.
- Інтеграція Zeppelin з іскоркою, Flink та картою зменшення
- Захистіть кілька примірників Zeppelin з Apache Shiro

Аудиторія

- Інженери-дані
- Аналітик даних
- Дані вчених
- Розробники програмного забезпечення

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Magellan - це розподілений двигун для роботи з відкритим кодом для геопросторової аналітики з великими даними. Впроваджено на вершині Apache Spark, він розширює Spark SQL і забезпечує реляційну абстракцію для геопросторової аналітики.

Під керівництвом інструктора, живого тренінгу, вводяться концепції та підходи для реалізації геоазіатської аналітики та учасників прогулянок шляхом створення прогностичного аналізу із застосуванням Magellan на Spark.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Ефективно запитуйте, аналізуйте та об'єднуючи геопросторові набори даних в масштабі
- Реалізувати геопросторові дані в бізнес-аналізі та програмах інтелектуальної аналітики
- Використовуйте просторовий контекст, щоб розширити можливості мобільних пристроїв, датчиків, журналів та носіїв

Аудиторія

- Розробники додатків

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
7 hours
Overview
Dashbuilder - це веб-додаток із відкритим кодом для візуального створення інформаційних панелей і звітів.

У цій інструкції під керівництвом тренерів, учасники навчаться налаштовувати, налаштовувати, інтегрувати та розгортати Dashbuilder.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Витяг даних з неоднорідних джерел, таких як бази даних JDBC та текстові файли
- Використовуйте роз'єми для підключення до сторонніх систем та платформ, таких як jBPM
- Налаштуйте ролі, дозволи та елементи керування доступом для користувачів
- Розгортайте Dashbuilder у живій виробничій середовищі

Аудиторія

- Розробники
- IT та системні архітектори

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
Dashbuilder - це веб-додаток із відкритим кодом для візуального створення інформаційних панелей і звітів.

У цій інструкції під керівництвом тренерів, учасники навчаться створювати інформаційні панелі та звіти, використовуючи Dashbuilder.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Візуальні налаштування та персоналізація інформаційних панелей за допомогою перетягування
- Створюйте різні види візуалізації, використовуючи бібліотеки графіків
- Визначте інтерактивні таблиці звітів
- Створення та редагування вбудованих КПЕ (ключових показників ефективності)
- Налаштуйте зовнішній вигляд диспетчерів показників

Аудиторія

- Менеджери
- Аналітики

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
JasperReports - це бібліотека звітності з відкритим кодом, яка може бути вбудована в будь-яку програму Java. JasperReports Server - це веб-додаток Java EE з розширеними можливостями звітування, включаючи планування та дозволи.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться переглядати та взаємодіяти з бізнес-даними, а також створювати та створювати звіти та інформаційні панелі, доступні для перегляду на телефонах і планшетах.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Налаштування та налаштування проекту JasperSoft ETL
- Розробіть та запустіть роботу ETL
- Використовуйте iReport для створення діаграм, зображень, піддоповідей та перехресних вкладень

Аудиторія

- Аналітики БІ
- Розробники ETL
- Фахівці баз даних

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
14 hours
Overview
eCharts - це безкоштовна бібліотека JavaScript, що використовується для інтерактивної графіки та візуалізації даних.

У цій навчальному посібнику, учасники вивчатимуть основні функціональні можливості ECharts, коли вони пройдуть процес створення та налаштування діаграм за допомогою ECharts.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте основи ECharts
- Дослідіть та використовуйте різні функції та параметри конфігурації в ECharts
- Створіть свої прості, інтерактивні та чуйні діаграми з ECharts

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика
21 hours
Overview
Tableau - це програмне забезпечення для бізнес-аналізу та візуалізації даних. Tableau пропонує широкий спектр інструментів розробника та API для інтеграції, налаштування, автоматизації та розширення функцій Tableau для потреб організації.

У цьому навчанні під керівництвом інструктора, учасники навчаться, як розширити можливості Tableau, щоб відповідати конкретним потребам своєї організації.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати Tableau (робочий стіл, сервер, онлайн)
- Зрозумійте основи розробки з таблицею
- Створюйте та публікуйте візуалізацію даних та взаємодію з таблицею
- Використовуйте інструменти та API розробників Tableau для налаштування та розширення можливостей Tableau для їх організації

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
14 hours
Overview
Fintech відноситься до конвергенції фінансів + нових технологій.

в цьому інструктор під керівництвом, жива підготовка, учасники отримають розуміння технологій, методів і менталітету, необхідних для реалізації стратегії Fintech.

Ця підготовка спрямована на менеджерів, які повинні отримати "Велика картина" розуміння fintech, зруйнувати галас і жаргон, і прийняти відчутні перші кроки до прийняття нових технологій, застосовних для фінансового бізнесу та послуг.

до кінця тренінгу учасники зможуть

- справжнє життєздатної стратегії Fintech для своєї організації.
- зрозуміти і пояснити роль і функціональність ключових технологій.
- проект плану дій з впровадження нових технологій у крок за кроком моди.

Формат курсу

- частина лекції, частина обговорення, вправи і тематичні дослідження групи діяльність
14 hours
Overview
In this instructor-led, live training, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Upcoming Data Analysis Courses

Weekend Data Analysis courses, Evening Data Analysis training, Data Analysis boot camp, Data Analysis instructor-led, Weekend Data Analysis training, Evening Data Analysis courses, Data Analysis coaching, Data Analysis instructor, Data Analysis trainer, Data Analysis training courses, Data Analysis classes, Data Analysis on-site, Data Analysis private courses, Data Analysis one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking to expand our presence in Ukraine!

As a Business Development Manager you will:

  • expand business in Ukraine
  • recruit local talent (sales, agents, trainers, consultants)
  • recruit local trainers and consultants

We offer:

  • Artificial Intelligence and Big Data systems to support your local operation
  • high-tech automation
  • continuously upgraded course catalogue and content
  • good fun in international team

If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.

Apply now!