Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication 서비스 제공업체 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Looker Studio에서 고급 데이터 통합 및 시각화 기술을 숙달하고 다양한 데이터 소스를 연결하고 매력적인 대시보드를 디자인하고 보고 워크플로를 자동화하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 방법을 배우고자 하는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 여러 데이터 소스를 Looker Studio에 연결하고 통합합니다.
• 맞춤형 분석을 위해 사용자 지정 지표와 계산된 필드를 만듭니다.
• 대화형 필터와 차트를 포함한 고급 시각화를 디자인합니다.
• 실시간 데이터 업데이트를 위해 보고 워크플로를 자동화합니다.
• 시각적 스토리텔링과 보고서 맞춤화에 대한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 단일 플랫폼에서 패키지 및 데이터 분석 워크플로를 캡처, 관리, 배포하기 위해 Anaconda 에코시스템을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Anaconda개의 구성 요소와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
• Anaconda의 핵심 개념, 기능 및 이점을 이해하세요.
• Anaconda Navigator를 사용하여 패키지, 환경 및 채널을 관리하세요.
• 데이터 과학 및 머신 러닝에는 Conda, R 및 Python 패키지를 사용합니다.
• 여러 데이터 환경을 관리하기 위한 몇 가지 실제 사용 사례와 기술을 알아보세요.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실습 강좌는 Microsoft Fabric를 사용하여 레이크하우스 솔루션을 구현하고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Microsoft Fabric의 아키텍처와 구성 요소 이해.
• Microsoft Fabric를 사용하여 레이크하우스 구성 및 관리.
• Apache Spark를 사용하여 데이터 인게스트 및 변환.
• Delta Lake 테이블을 사용하여 데이터 버전 관리.
• Dataflows Gen2를 사용하여 데이터 인게스트 파이프라인 구현.
• Data Factory를 사용하여 데이터 파이프라인 오케스트레이션.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프사이트)에서 예측 분석과 생성 모델을 활용한 AI 파워드 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 예측 AI와 생성 모델의 기본 원리를 이해합니다.
• 예측 코딩, 예측 및 자동화를 위한 AI 파워드 도구를 활용합니다.
• 텍스트 및 코드 생성을 위한 LLMs (Large Language Models) 및 트랜스포머를 구현합니다.
• 시간 시리즈 예측 및 AI 기반 추천을 적용합니다.
• 실제 애플리케이션을 위한 AI 모델을 개발하고 정렬합니다.
• AI 배포에서의 윤리적 고려 사항 및 최선의 실천 방식을 평가합니다.

이 강사는 지도하는 학습을 제공하며, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 이 과정은 예측 AI의 기본 개념을 이해하고자 하는 초급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 AI의 핵심 개념과 그 응용 분야를 이해합니다.
• 예측 분석을 위한 데이터를 수집, 정리, 전처리합니다.
• 데이터를 탐색하고 시각화하여 통찰력을 얻습니다.
• 예측을 하기 위한 기본 통계 모델을 구축합니다.
• 예측 모델의 성능을 평가합니다.
• 예측 AI 개념을 현실 세계의 시나리오에 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle을 사용하여 Data Science에서 학습하고 경력을 쌓고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
• 데이터 분석을 살펴보세요.
• Kaggle에 대해 알아보고 작동 방식을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Looker Studio을 사용하여 데이터 시각화 및 보고에 대한 기본 기술을 구축하고 데이터 소스를 연결하고 정보를 효과적으로 시각화하고 실행 가능한 통찰력을 얻는 방법을 배우고자 하는 초급에서 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Looker Studio의 핵심 기능과 사용 사례를 이해하세요.
• Looker Studio을 설정하고 다양한 데이터 소스에 연결합니다.
• 차트, 그래프, 필터를 사용하여 매력적인 대시보드를 만들어보세요.
• 특정 대상 고객과 비즈니스 요구 사항에 맞춰 보고서를 맞춤화합니다.
• 대시보드에서 효과적으로 협업하고 공유하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Metabase을 사용하여 비즈니스 인텔리전스 분석 및 보고를 위해 데이터를 수집, 쿼리 및 시각화하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 시각화 및 대시보드 구축을 시작하려면 Metabase을 설정하고 설치하세요.
• Metabase에서 데이터를 쿼리하고, 집계하고, 시각화하는 방법을 알아보세요.
• Metabase의 기능과 도구를 사용하여 SQL개의 쿼리를 작성하세요.
• 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 분석 차트와 대시보드를 구축하세요.
• Metabase 사용 및 일반적인 문제 해결에 대한 모범 사례와 팁을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

Microsoft Fabric는 데이터 엔지니어링, 데이터 통합, 데이터 웨어하우스, 데이터 사이언스, 실시간 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 한 곳에 통합한 통합 분석 플랫폼입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 인스트럭터-led 라이브 교육과정은 Microsoft Fabric를 활용하여 통합 분석, 관리 및 시각화 도구를 갖춘 현대적인 데이터 솔루션을 구축하고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• Microsoft Fabric의 구성 요소와 Microsoft 생태계와의 통합 방법을 이해합니다.
• 적절한 접근 권한을 설정하여 Fabric 워크스페이스를 생성하고 관리합니다.
• Lakehouses를 구성하여 데이터를 중앙집중화하고 분석합니다.
• Python와 SQL를 사용하여 노트북을 활용해 탐색 분석 및 변환을 수행합니다.
• 시각 파이프라인을 사용하여 데이터 흐름을 생성하고 자동화합니다.
• Data Warehouse 및 세멘틱 모델 계층을 사용하여 데이터 모델링 및 관리를 수행합니다.
• Fabric에서 Power BI를 사용하여 상호작용형 대시보드를 디자인하고 게시합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화된 교육을 신청해 주세요.

이 강사는 실시간으로 온라인 또는 현장에서 제공되는 트레이닝으로, 중간 수준의 DevOps 전문가들을 대상으로 예측 AI를 DevOps 실습에 통합하고자 하는 분들입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 예측 분석 모델을 구현하여 DevOps 파이프라인에서 문제를 예측하고 해결할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 모니터링과 운영을 향상시킬 수 있습니다.
• 머신러닝 기법을 적용하여 소프트웨어 배포 워크플로우를 개선할 수 있습니다.
• 문제를 예방하고 최적화하기 위한 AI 전략을 설계할 수 있습니다.
• DevOps에서 AI 사용의 윤리적 고려 사항을 탐구할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 조직 내 의사 결정을 지원하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QliKView를 사용하여 데이터를 분석하고 표시합니다.
• QlikView의 데이터 검색을 활용하여 의사 결정을 지원하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QlikView 스크립팅을 통해 다양한 소스의 데이터를 변환합니다.
• QlikView을 사용하여 데이터 모델을 구축합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프라인) 에서 데이터 과학자 및 개발자가 GPU 가속 데이터 파이프라인, 워크플로우, 시각화, 그리고 XGBoost, cuML 등의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 RAPIDS를 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• NVIDIA RAPIDS로 데이터 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소, 그리고 장점을 이해합니다.
• GPU를 활용하여 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화합니다.
• cuDF와 Apache Arrow를 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 머신러닝 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
• cuXfilter와 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화 및 그래프 분석을 구축합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Redash를 사용하여 SQL 기반 쿼리를 실행하고 여러 소스의 데이터를 시각화하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 시각화 및 대시보드 생성을 시작하려면 Redash를 설정하고 설치하세요.
• Redash를 Postgres, MongoDB, Databricks 등과 같은 다양한 데이터 소스에 연결합니다.
• 여러 데이터베이스 소스에서 복잡한 데이터를 쿼리하고 결합하는 방법을 알아보세요.
• SQL개의 쿼리를 작성하고 실행하며 협업 데이터 시각화 및 대시보드를 구축합니다.
• Redash의 API 엔드포인트를 사용하여 다른 웹 애플리케이션과의 통합을 활성화합니다.