Business Intelligence 교육

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Business Intelligence 교육

현지의 강사 생방송 비즈니스 인텔리전스 (BI) 교육 과정은 조직 내에서 BI를 이해하고, 계획하고 구현하는 방법을 손자 실천을 통해 입증합니다 BI 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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Business Intelligence서브 카테고리

Power BI 교육Power BI
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Business Intelligence코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview

Sisense Business Intelligence

14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at developers and system administrators who wish to learn and use Sisense for big data manipulation and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn the fundamental concepts of Sisense and how it works.
  • Create a Sisense dashboard to visualize big data and execute data-driven business decisions.
  • Merge and manage data from multiple sources.
  • Utilize Sisense for quick data manipulation and visualization.

AWS QuickSight

14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
  • Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
  • Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
  • Learn different types of visualizations in understanding data.

Data Analysis with SQL, Python, and Tableau

14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
  • Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
  • Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
  • Perform data pre-processing techniques in Python.
  • Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
  • Create insightful data visualizations and charts with Tableau.

Alteryx Advanced

14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to learn how to use each tool in the developer tool palette in Alteryx Designer. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
  • Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
  • Learn how to use API tools to download and parse web data.
  • Use Alteryx scripting tools, including Python and R.

Excel to Power BI

7 시간
Microsoft Excel 은 세계에서 가장 인기있는 비즈니스 분석,보고 및 전략 소프트웨어입니다. Power BI 는 운영 수준의 비즈니스에서 데이터를 시각화하기위한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Excel 에서 데이터를 준비한 다음 Power BI 에서 시각화하는 기술을 배우려는 데이터 분석가를 대상으로합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
  • 데이터 분석의 원칙, 데이터 분석의 목표 및 데이터 분석 방법을 이해하십시오.
  • 복잡한 계산에는 Power BI 에서 DAX 수식을 사용하십시오.
  • 특정 분석 사례에 대한 시각화 및 차트를 작성하고 사용하십시오.
  • Power View를 사용하여 가져 오기하면 Excel 기반 Power BI 에서 독립 Power BI 로 이동할 수 있습니다.
코스의 형식
  • 대화식 강의 및 토론.
  • 많은 연습과 연습.
  • 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
  • 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.

Datameer for Data Analysts

14 시간
Datameer는 Hadoop을 기반으로하는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다 최종 사용자는 대규모, 구조화, 반 구조화 및 비정형 데이터를 쉽고 간편하게 액세스, 탐색 및 상호 연관시킬 수 있습니다 강사진이 진행되는이 강의에서는 참가자가 일련의 큰 데이터 소스를 설정하고 분석 할 때 Hadoop의 가파른 학습 곡선을 극복하기 위해 Datameer를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 엔터프라이즈 데이터 레이크를 만들고, 큐레이팅하고, 대화식으로 탐색합니다 비즈니스 인텔리전스 데이터웨어 하우스, 트랜잭션 데이터베이스 및 기타 분석 저장소에 액세스합니다 스프레드 시트 사용자 인터페이스를 사용하여 엔드 포인트 데이터 처리 파이프 라인 설계 미리 작성된 함수에 액세스하여 복잡한 데이터 관계 탐색 드래그 앤 드롭 마법사를 사용하여 데이터를 시각화하고 대시 보드 만들기 표, 차트, 그래프 및지도를 사용하여 쿼리 결과 분석 청중 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Business Intelligence in MS SQL Server 2008

14 시간
교육은 MS SQL Server 2008을 기반으로 데이터 저장소 환경을 만드는 기본 사항에 전념합니다. 과정 참가자는 MS SQL Server 2008에서 실행되는 데이터 저장소의 설계 및 건설을위한 기초를 얻습니다. SSIS을 기반으로 간단한 ETL 프로세스를 구축하는 방법에 대한 지식을 얻고 SSAS를 사용하여 데이터 큐브를 설계하고 구현하십시오. 참가자는 OLAP 데이터베이스를 관리 할 수있을 것입니다 : 만들고 삭제 데이터베이스 OLAP 온라인으로 분할 변경을 처리합니다. 참가자는 글쓰기 XML / A 및 MDX에 대한 지식을 습득합니다.

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 시간
Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how business is conducted in many industries, including government. Government data generation and digital archiving rates are on the rise due to the rapid growth of mobile devices and applications, smart sensors and devices, cloud computing solutions, and citizen-facing portals. As digital information expands and becomes more complex, information management, processing, storage, security, and disposition become more complex as well. New capture, search, discovery, and analysis tools are helping organizations gain insights from their unstructured data. The government market is at a tipping point, realizing that information is a strategic asset, and government needs to protect, leverage, and analyze both structured and unstructured information to better serve and meet mission requirements. As government leaders strive to evolve data-driven organizations to successfully accomplish mission, they are laying the groundwork to correlate dependencies across events, people, processes, and information. High-value government solutions will be created from a mashup of the most disruptive technologies:
  • Mobile devices and applications
  • Cloud services
  • Social business technologies and networking
  • Big Data and analytics
IDC predicts that by 2020, the IT industry will reach $5 trillion, approximately $1.7 trillion larger than today, and that 80% of the industry's growth will be driven by these 3rd Platform technologies. In the long term, these technologies will be key tools for dealing with the complexity of increased digital information. Big Data is one of the intelligent industry solutions and allows government to make better decisions by taking action based on patterns revealed by analyzing large volumes of data — related and unrelated, structured and unstructured. But accomplishing these feats takes far more than simply accumulating massive quantities of data.“Making sense of thesevolumes of Big Datarequires cutting-edge tools and technologies that can analyze and extract useful knowledge from vast and diverse streams of information,” Tom Kalil and Fen Zhao of the White House Office of Science and Technology Policy wrote in a post on the OSTP Blog. The White House took a step toward helping agencies find these technologies when it established the National Big Data Research and Development Initiative in 2012. The initiative included more than $200 million to make the most of the explosion of Big Data and the tools needed to analyze it. The challenges that Big Data poses are nearly as daunting as its promise is encouraging. Storing data efficiently is one of these challenges. As always, budgets are tight, so agencies must minimize the per-megabyte price of storage and keep the data within easy access so that users can get it when they want it and how they need it. Backing up massive quantities of data heightens the challenge. Analyzing the data effectively is another major challenge. Many agencies employ commercial tools that enable them to sift through the mountains of data, spotting trends that can help them operate more efficiently. (A recent study by MeriTalk found that federal IT executives think Big Data could help agencies save more than $500 billion while also fulfilling mission objectives.). Custom-developed Big Data tools also are allowing agencies to address the need to analyze their data. For example, the Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group has made its Piranha data analytics system available to other agencies. The system has helped medical researchers find a link that can alert doctors to aortic aneurysms before they strike. It’s also used for more mundane tasks, such as sifting through résumés to connect job candidates with hiring managers.

Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 시간
리뷰 보기 Communication의 서비스 제공 업체 (CSP)는 비용을 줄이고 사용자당 평균 수입 (ARPU)을 최대화하는 데 압박을 받고 있으며, 동시에 훌륭한 고객 경험을 보장하지만 데이터 볼륨은 계속 증가합니다. 글로벌 모바일 데이터 트래픽은 2016 년에 합성 연간 성장률 (CAGR)으로 성장하여 매월 10.8 exabytes에 도달 할 것입니다. 한편, CSP는 전화 세부 사항 기록 (CDR), 네트워크 데이터 및 고객 데이터를 포함하여 큰 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터를 완전히 활용하는 회사는 경쟁력있는 경계를 얻습니다. The Economist Intelligence Unit의 최근 설문 조사에 따르면 데이터 지향적 인 의사 결정을 사용하는 회사는 생산성 증가 5-6 %를 누리고 있습니다. 그럼에도 불구하고 회사의 53 %는 귀중한 데이터의 절반만 사용하고 있으며 응답자의 4 분의 1은 유용한 데이터의 엄청난 양이 실패한다고 지적했습니다. 데이터 볼륨은 너무 높아서 수동 분석은 불가능하며 대부분의 유산 소프트웨어 시스템은 유지할 수 없으며 귀중한 데이터가 무시되거나 무시됩니다. Big Data & Analytics’ 고속, 확장 가능한 대형 데이터 소프트웨어로, CSP는 더 적은 시간 내에 더 나은 의사 결정을 위해 모든 데이터를 광산 할 수 있습니다. 다른 Big Data 제품 및 기술은 대형 데이터에 대한 인식을 수집, 준비, 분석 및 제시하기위한 최종 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 응용 분야에는 네트워크 성과 모니터링, 사기 탐지, 고객 탐지 및 신용 위험 분석이 포함됩니다. Big Data & 분석 제품 스케일 데이터 테라비트를 처리하지만 이러한 도구의 구현은 클라우드 기반 데이터베이스 시스템의 새로운 유형을 필요로 Hadoop 또는 대규모 스케일 병렬 컴퓨팅 프로세서 (KPU 등) 이 과정은 Telco를위한 Big Data BI에서 작동하며 CSP가 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 수입 흐름을 열기 위해 투자하는 모든 새로 나타나는 영역을 다루고 있습니다. 이 과정은 Telco에서 Big Data BI의 전체 360 학점을 제공하여 의사 결정자와 관리자가 생산성과 수익을 위해 Telco에서 Big Data BI의 가능성에 대한 매우 광범위하고 포괄적 인 통찰력을 가질 수 있도록합니다. 코스 목표 이 과정의 주요 목적은 Telecom Business의 4 분야에서 새로운 Big Data 비즈니스 인텔리전스 기술을 소개하는 것입니다 (Marketing/판매, 네트워크 운영, 금융 운영 및 고객 관계 Management). 학생들은 다음과 같이 소개됩니다 :
    소개 Big Data-어떻게 4Vs (량, 속도, 다양성 및 진실성)에서 Big Data- 텔코 관점에서 생성, 추출 및 관리 어떻게 Big Data 분석은 유산 데이터 분석과 다릅니다 내부 정당화 Big Data -Telco 관점 Hadoop 생태계에 대한 소개 - Hive, 돼지, SPARC와 같은 모든 Hadoop 도구에 대한 인식, 언제 그리고 어떻게 그들이 문제를 해결하는 데 사용되는지 Big Data 어떻게 Big Data 분석을 위해 추출되는 분석 도구-어떻게 Business Analysis’s 통증 포인트 수집 및 데이터 분석을 통합 Hadoop 다이어트 접근 방식을 통해 줄일 수 있는지 Telco에 대한 Insight 분석, 시각화 분석 및 예측 분석의 기본 소개 고객 Churn 분석 및 Big Data-how Big Data 분석은 Telco 사례 연구에서 고객 Churn 및 고객 불만을 줄일 수 있습니다. 네트워크 실패 및 서비스 실패 분석 네트워크 메타 데이터 및 IPDR 금융 분석 - 사기, 납치 및 판매 및 운영 데이터에서 ROI 추정 고객 인수 문제-목표 마케팅, 고객 분류 및 판매 데이터의 크로스 판매 소개 및 모든 Big Data 분석 제품의 요약 및 그들이 Telco 분석 공간에 적합한 곳 결론 - 조직에 소개하기 위해 단계별 접근 방식을 취하는 방법 Big Data Business Intelligence
목표 관객
    네트워크 운영, 금융 관리자, CRM 관리자 및 Telco CIO 사무실의 최고 IT 관리자. Business 텔코의 분석가 CFO 사무실 관리자 / 분석가 운영 관리자 QA 관리자

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

35 시간
기술의 발전과 증가하는 정보의 양은 법 집행이 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 과제 Big Data 포즈는 거의 어려운 있습니다 Big Data 의 약속. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 방법입니다. 이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방할 목적으로 이러한 기술을 구현할 수있는 사고 방식을 배우게됩니다. 전 세계의 법 집행 기관의 사례 연구를 살펴보고 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
  • Big Data 기술과 기존 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사 중 스토리를 구성합니다.
  • 데이터 분석을위한 산업용 빅 데이터 스토리지 및 처리 솔루션 구현
  • 범죄 조사에 대한 데이터 중심 접근 방식을 가능하게하는 가장 적절한 도구 및 프로세스 채택을위한 제안서 준비
청중
  • 기술적 배경이있는 법 집행 전문가
과정의 형식
  • 강의, 강의, 연습 및 실습

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)

28 시간
Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)은 데이터 통합,보고, 대시 보드 및로드 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 패키지입니다. 이 강사 주도의 실제 교육에서 참가자는 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)의 기능을 최대화하는 방법을 배우게됩니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
  • Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) 설치 및 구성
  • Pentaho CE 도구의 기본 사항 및 기능 이해
  • Pentaho CE를 사용하여 보고서 작성
  • 타사 데이터를 Pentaho CE에 통합
  • Pentaho CE에서 큰 데이터 및 분석 작업
청중
  • 프로그래머
  • BI 개발자
과정 형식
  • 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
노트
  • 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

Business Intelligence with SSAS

14 시간
SSAS (SQL Server Analysis Services), is a Microsoft SQL Server transactional processing (OLAP) and data mining tool for analyzing data across multiple databases, tables or files. The semantic data models provided by SSAS are used by client applications such as Power BI, Excel, Reporting Services, and other data visualization tools. In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to use SSAS to analyze large volumes of data in databases and data warehouses. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure SSAS
  • Understand the relationship between SSAS, SSIS, and SSRS
  • Apply multidimensional data modeling to extract business insights from data
  • Design OLAP (Online Analytical Processing) cubes 
  • Query and manipulate multidimensional data using the MDX (Multidimensional Expressions) query language
  • Deploy real-world BI solutions using SSAS
Audience
  • BI (Business Intelligence) professionals
  • Data Analysts
  • Database and data warehousing professionals
 
Format of the Course
  • Interactive lecture and discussion
  • Lots of exercises and practice
  • Hands-on implementation in a live-lab environment
Course Customization Options
  • This training is based on the latest version of Microsoft SQL Server and SSAS.
  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Power BI Dashboards

14 시간
대화 형 대시 보드 준비를 위해 데이터 가져 오기 및 변환 방법 배우기 Power BI 는 가장 널리 사용되는 Data Visualization 도구 및 Business Intelligence 도구 중 하나입니다. Power BI 는 다양한 소스에서 데이터를 가져 와서 데이터를 변환하고 아름다운 보고서를 만드는 데 사용되는 데이터 커넥터, 응용 프로그램 및 소프트웨어 서비스의 모음입니다. Power BI 를 사용하면 모바일, 태블릿 등을 사용하여 액세스 할 수 있도록 조직에 게시 할 수 있습니다.이 Power BI 자습서에서는 여러 데이터 소스, 데이터 변환 및 연결에 대한 단계별 접근 방법을 소개합니다 차트, 표, 행렬,지도 등과 같은 보고서

IRIS: Document Classification and Data Capture

7 시간
IRIS는 엔터프라이즈 콘텐츠 Management(ECM) 시스템입니다. IRIS를 통해 사용자는 문서 분류 및 데이터 캡처를 자동화할 수 있습니다. 이 강사가 주도하는 라이브 교육(현장 또는 원격)은 IRIS를 통해 회사 콘텐츠를 최적화하고 업데이트하려는 콘텐츠 관리자를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다.
  • IRISXtract를 사용하여 비즈니스 보고서를 개선합니다.
  • IRISPowerscan을 사용하여 문서를 자동으로 제출합니다.
  • 솔루션 패키지를 통해 구매 주문, 미지급금, 이메일 추출 자동화 등을 처리합니다.
코스 의 형식
  • 대화형 강의 및 토론.
  • 연습과 연습을 많이.
  • 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 지정 옵션
  • 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하십시오.

Qlik Sense for Data Science

14 시간
Qlik Sense는 데이터 분석 및 표시를 위한 클라우드 기반 데이터 분석 소프트웨어입니다. Qlik Sense를 사용하면 사용자가 다른 데이터 소스와 연결하여 영향력있는 인식을 얻을 수 있으며 고급 시각화를 만들 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Qlik Sense에서 협력 모델을 개발하고자하는 데이터 분석가 및 웹 개발자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    데이터 과학에서 Qlik Sense를 적용합니다. Qlik Sense 인터페이스를 사용하고 탐색하십시오. AI 상호 작용과 함께 데이터 문학 노동력을 구축합니다. Qlik Sense를 사용하여 데이터 기반 비즈니스를 만드십시오.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

QlikView Server Administration

14 시간
QlikView 조직 자체 서비스 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 플랫폼입니다. QlikView's 깨끗하고 간단하고 간단한 인터페이스는 사용자가 데이터를 쉽게 분석하고 데이터 발견을 사용하여 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 개발을 시작하는 방법을 배울 것입니다 QlikView. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 QlikView 다양한 출처에서 데이터를 변환 QlikView 스크립팅을 통해 데이터 모델을 만들기 QlikView
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Qlik: Advanced Topics in Design and Development

14 시간
QlikView 조직 자체 서비스 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 플랫폼입니다. QlikView's 깨끗하고 간단하고 간단한 인터페이스는 사용자가 데이터를 쉽게 분석하고 데이터 발견을 사용하여 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 개발을 시작하는 방법을 배울 것입니다 QlikView. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 QlikView 다양한 출처에서 데이터를 변환 QlikView 스크립팅을 통해 데이터 모델을 만들기 QlikView
코스의 형식
    부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Data analysis with Tableau

14 시간
Tableau 사람들이 데이터를보고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

Visual Reporting and Analysis with Tableau

14 시간
Tableau 사람들이 데이터를보고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

Tableau Advanced

14 시간
Tableau는 사람들이 데이터를보고 이해할 수 있도록 도와줍니다 .

Data Analysis with Tableau and Python

14 시간
Tableau는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구입니다 파이썬은 다양한 통계 및 기계 학습 기술을 지원하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 Tableau의 데이터 시각화 기능과 Python의 기계 학습 기능을 결합하면 개발자가 다양한 비즈니스 용도에 맞는 고급 데이터 분석 응용 프로그램을 신속하게 작성할 수 있습니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Tableau와 Python을 결합하여 고급 분석을 수행하는 방법을 배웁니다 Tableau와 Python의 통합은 TabPy API를 통해 수행됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 TabPy API를 사용하여 Tableau와 Python 통합하기 Tableau와 Python의 통합을 사용하여 몇 줄의 Python 코드로 복잡한 비즈니스 시나리오 분석 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Tableau for Developers

21 시간
Tableau는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 소프트웨어입니다 Tableau는 조직 고유의 요구에 맞게 Tableau 기능을 통합, 사용자 정의, 자동화 및 확장 할 수있는 다양한 개발자 도구 및 API를 제공합니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 조직의 특정 요구에 맞게 Tableau의 기능을 확장하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Tableau 설치 및 구성 (데스크톱, 서버, 온라인) Tableau로 개발할 때의 기본 원리 이해하기 Tableau와의 데이터 시각화 및 상호 작용 작성 및 게시 Tableau의 개발자 도구 및 API를 사용하여 조직의 Tableau 기능을 사용자 지정하고 확장하십시오 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

Tableau Fundamentals

14 시간
이것은 Tableau 사용자 초보자 코스입니다. Tableau 의 주요 기능을 사용하는 데 도움이되도록 설계되었습니다. 과정을 진행하는 동안 다음을 수행 할 수 있습니다.
  • 데이터에 연결하십시오.
  • 데이터 소스를 편집하고 저장하십시오.
  • Tableau 용어를 이해합니다.
  • 강력한 시각화를 효과적으로 생성하려면 Tableau 인터페이스 / 패러다임을 사용하십시오.
  • 기본 산술 계산, 사용자 정의 집계 및 비율, 날짜 계산 및 빠른 테이블 계산을 포함한 기본 계산을 작성하십시오.
  • 다음 시각화 유형을 사용하여 데이터를 나타냅니다.
    • 크로스 탭
    • 지형지도
    • 히트 맵
    • 트리 맵
    • 파이 차트 및 가로 막 대형 차트
    • 다양한 마크 유형을 가진 2 축 및 결합 차트
    • 표 강조 표시
    • 산포도
  • 대시 보드를 만들어 시각화를 공유하십시오.

Tableau Intermediate Training Course

14 시간
Tableau를 사용 하면 사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있습니다.

Data Science with Tableau and R Programming

14 시간
R는 통계 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경입니다. R 및 Tableau와 함께 사용자는 효과적인 데이터 분석을 위해 R의 분석 기능을 Tableau 시각화로 구현할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 R에서 Tableau을 프로그램하고자하는 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    실행 Tableau 분석과 함께 R. R 알고리즘을 Tableau로 호출하여 데이터 처리를 자동화합니다. 구조 및 R 기능을 시각화 Tableau. 비즈니스 운영에 대한 데이터 지향적 인 결정을 내립니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Tableau Fundamentals to Advanced

28 시간
Tableau 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 소프트웨어입니다. Tableau 개발자 도구 및 API의 광범위한 범위를 제공하여 조직 특정 요구에 대한 기능의 통합, 사용자 정의, 자동화 및 확장. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 데이터를 검색, 분석 및 시각화하고자하는 데이터를 사용하여 Tableau. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    귀하의 데이터에 연결하세요. 편집 및 데이터 원본을 저장합니다. [ 0 ] 용어를 이해하는 방법 Tableau 인터페이스 / 패러다임을 사용하여 효과적으로 강력한 시각화를 만들 수 있습니다. 아리즘 계산, 사용자 지정 합계 및 비율, 날짜 수학 및 테이블 계산을 포함하여 계산을 만드십시오. 다른 유형의 시각화를 사용하여 데이터를 나타냅니다. 디스플레이를 공유하기 위해 디스플레이를 구축합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Tableau Server for System Administrators

28 시간
Tableau 서버는 기업 규모의 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 플랫폼입니다. 사용자가 많은 양의 데이터에 대한 보고서와 시각화를 분석하고 생성하여 귀중한 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Tableau 서버를 설치하고 관리하고자하는 시스템 관리자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치 및 설정 Tableau 서버. 사용자, 역할 및 허가를 설정하여 팀을 만들고 실행합니다. Access 다양한 데이터 출처, 콘텐츠 관리 및 사용자의 콘텐츠에 대한 액세스. 자동 관리 작업, 모니터링 및 로그 관리 포함. Tableau 서버를 클러스터로 배치합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
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Tableau Prep Builder

21 시간
Tableau Prep Builder는 분석을 위해 데이터를 결합, 형성 및 청소하기위한 소프트웨어 응용 프로그램입니다. 그것은 다양한 출처에서 데이터를 추출하고, 그것을 변환하고, 분석을 위해 데이터를 추출 할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 Tableau Prep Builder를 사용하여 데이터를 준비하고 형성하고자하는 데이터 분석가를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    설치하기 Tableau Prep. 이해하고 Data Science 작업 흐름을 구현합니다. 다양한 출처의 데이터를 읽으십시오, 예를 들어 Excel 및 데이터베이스. Tableau 데스크톱에서 분석을 위한 데이터를 준비하고, 형성하고, 샘플링합니다. 데이터를 검토하고 검증합니다. 창조 및 게시 Tableau Prep 흐름.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

Pentaho Data Integration Fundamentals

21 시간
Pentaho Data Integration은 작업 및 데이터 변환을 정의하기위한 오픈 소스 데이터 통합 ​​도구입니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Pentaho Data Integration의 강력한 ETL 기능과 풍부한 GUI를 사용하여 전체 데이터 수명주기를 관리하고 조직의 데이터 가치를 극대화하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 단계 및 홉이 포함 된 기본 데이터 변환 만들기, 미리보기 및 실행 Pentaho Enterprise Repository 구성 및 보안 서로 다른 소스의 데이터를 활용하고 analyticsready 형식으로 단일 통합 버전의 진실을 생성하십시오 추가 처리를 위해 thirdpart 응용 프로그램에 결과 제공 청중 데이터 분석가 ETL 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Dashbuilder for Business Users

14 시간
Dashbuilder 는 비즈니스 대시 보드 및 보고서를 시각적으로 생성하기위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 Dashbuilder 사용하여 비즈니스 대시 보드 및 보고서를 작성하는 방법을 학습합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
  • 드래그 앤 드롭을 사용하여 시각적으로 구성하고 개인화하는 대시 보드
  • 차트 라이브러리를 사용하여 다양한 유형의 시각화 작성
  • 대화 형 보고서 테이블 정의
  • 인라인 KPI (핵심 성과 지표) 생성 및 편집
  • 메트릭 표시기의 모양 및 느낌 맞춤 설정
청중
  • 관리자
  • 애널리스트
과정 형식
  • 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

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Stata: Beginner to Advanced

2022-12-22 10:00
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Alteryx Advanced

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Alteryx for Developers

2023-01-16 10:00
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Data Preparation with Alteryx

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Alteryx for Data Analysis

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Web Application Security

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OCUP2 UML Certification - UML 2 Foundation Exam Preparation

2022-12-19 10:00
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Data Science Implementation Management using KNIME Server

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Basic MATLAB Programming

2023-01-30 10:00
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Secure coding in PHP

2023-02-20 10:00
21 hours
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