ECharts 교육 과정

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 데이터 액세스, 분석 및 시각화를 위한 세 가지 서로 다른 접근 방식을 배우게 됩니다. RDMS 데이터베이스에 대한 소개부터 시작합니다. SQL 언어를 사용하여 Oracle 데이터베이스에 액세스하고 쿼리하는 데 중점을 둡니다. 그런 다음 Python 언어를 사용하여 프로그래밍 방식으로 RDMS 데이터베이스에 액세스하는 전략을 살펴봅니다. 마지막으로 TIBCO Spotfire를 사용하여 데이터를 그래픽으로 시각화하고 표시하는 방법을 살펴봅니다.

코스 형식 대화식 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석을 위한 고급 Spotfire Analyst 기술을 배우고자 하는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 여러 팀 구성원 간에 시각화를 공유합니다.
• 역할 및 액세스 제어를 기반으로 소프트웨어에 대한 보안 액세스를 제공합니다.
• 지도 차트와 같은 시각화를 만듭니다.
• R과 같은 통계 컴퓨팅 언어를 Spotfire와 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석을 위한 기본 Spotfire Analyst 기술을 배우고자 하는 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TIBCO Spotfire을 설치하고 구성합니다.
• 다양한 데이터베이스의 데이터를 결합합니다.
• 대규모 데이터 세트를 시각화합니다.
• 복잡한 대시보드를 만들고 공유하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 인공 지능 기능과 함께 TIBCO Spotfire X를 사용하여 데이터를 시각화, 변환 및 분석하려는 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TIBCO Spotfire X를 설치하고 구성합니다.
• TIBCO Spotfire X의 기능과 아키텍처를 이해합니다.
• 증강 및 예측 분석의 기본 개념을 이해합니다.
• Spotfire X를 사용하여 데이터를 로드, 처리 및 시각화하는 방법을 알아보세요.
• 대화형의 향상된 데이터 시각화를 만듭니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 BusinessEvents 및 ActiveMatrix Service Bus를 사용하여 이벤트 기반 애플리케이션을 개발, 배포 및 관리하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 분산된 상태 저장 규칙 기반 이벤트 처리 시스템을 구축하세요.
• 비즈니스 이벤트 데이터를 관리하고 적절한 비즈니스 규칙을 실행합니다.
• 대규모 데이터 기반 애플리케이션에서 이벤트 응답 시간을 줄입니다.
• 사기 탐지, 추적, 실시간 고객 제안 생성 등을 위한 애플리케이션을 구축합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 TIBCO Statistica 기능을 사용하여 분석 워크플로 및 모델을 생성하려는 엔지니어, 연구원 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석 프로젝트를 구축하고 관리하려면 TIBCO Statistica 프로그램을 설치하고 탐색하세요.
• 통계 기본 사항을 이해하여 데이터를 분석하고 비즈니스에 유용한 통찰력을 생성합니다.
• TIBCO Statistica을 사용하여 빅데이터 및 기계 학습 작업에 대한 고급 주제를 탐색합니다.

대한민국(현장 또는 원격)에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 데이터 모니터링 및 시각화에 Grafana을 사용하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana에서 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 고가용성을 위해서는 Grafana을 설정하세요.
• 데이터로 패널과 대시보드를 사용자 정의하세요.
• 빠른 로딩 속도를 위해 역방향 프록시를 구성하십시오.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana and Graphite를 사용하여 데이터를 시각화하고 모니터링하려는 웹 개발자 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 시스템 및 애플리케이션에 대한 지표를 집계하고 시각화합니다.
• 애플리케이션 측정항목을 수집하기 위한 StatsD 클라이언트를 만듭니다.
• Grafana을 사용하여 유익하고 역동적인 대시보드를 구축하세요.
• 백엔드 성능에서 통찰력을 얻으세요.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 데이터 시각화 및 분석을 위해 Grafana의 고급 기능 및 구성 요소를 배우고 활용하려는 중급 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

고급 Grafana 개념 및 구성 요소에 대한 심층적인 이해를 얻으십시오. 향상된 데이터 시각화를 위해 템플릿 변수와 동적 대시보드를 활용합니다. 복잡한 쿼리에는 Grafana 쿼리 언어를 사용하십시오. 확장Grafana, 성능 최적화 및 고가용성 보장을 위한 모범 사례를 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 GLPI의 관리를 탁월하게 수행하는 데 필요한 지식과 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

다양한 시각화를 사용하여 Grafana 대시보드를 만들고 사용자 정의합니다. 모니터링을 위한 경고 및 알림을 구현합니다. 사용자 계정, 팀 및 권한을 관리합니다. 하드웨어 및 소프트웨어 인벤토리를 포함한 IT 자산을 효과적으로 관리합니다. 사용자 지원 및 티켓 관리를 위한 헬프데스크 시스템을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)을 설정하려는 시스템 관리자를 대상으로 합니다. 이 과정을 실행하려면 최소 3명의 대리인이 필요합니다.

교육은 ELK 아키텍처 및 기능에 대한 논의로 시작한 다음 실시간 랩 구현 및 실습으로 진행됩니다. 실습은 교육의 중요한 부분을 구성하며 참가자에게 진행 상황에 대한 피드백을 받는 동시에 지식을 실습할 수 있는 기회를 제공합니다.

이 교육은 Kibana를 사용자에 게 소개 합니다.

Kibana는 Elasticsearch와 함께 작동 하도록 설계 된 오픈 소스 분석 및 시각화 플랫폼입니다. Kibana를 사용 하 여 Elasticsearch 인덱스에 저장 된 데이터를 검색 하 고 보고 상호 작용할 수 있습니다. 고급 데이터 분석을 쉽게 수행 하 고 다양 한 차트, 테이블 및 맵에서 데이터를 시각화할 수 있습니다.

Kibana를 사용 하면 대량의 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 간단한 브라우저 기반 인터페이스를 통해 Elasticsearch 쿼리의 변경 사항을 실시간으로 표시 하는 동적 대시보드를 신속 하 게 작성 하 고 공유할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kibana의 대시보드 개발을 위한 고급 기술을 포함하여 Elasticsearch 관리에 대한 이해를 심화하려는 중급 관리자 및 개발자를 대상으로 합니다. 시스템 유지보수로.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고급 관리 및 대시보드 개발을 위한 Elasticsearch 및 Kibana 환경을 설정하고 구성합니다.
• Elasticsearch 인덱스, 매핑 및 데이터 모델을 생성하고 관리합니다.
• Elasticsearch 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하기 위한 고급 쿼리 및 필터를 개발합니다.
• 다양한 시각화 유형과 기술을 사용하여 Kibana에서 대화형 대시보드를 디자인하고 구축합니다.
• Elasticsearch 및 Kibana 관리, 최적화 및 문제 해결을 위한 모범 사례를 구현합니다.

이 과정은 데이터 마이닝 및 노하우 발견에서 일하는 엔지니어 및 의사 결정자를 대상으로합니다.

의사 결정자에게 호소력을 발휘하고 숨겨진 정보를 이해하는 데 도움이되는 방식으로 데이터를 표현하고 표현할 수있는 효과적인 플롯 및 방법을 만드는 방법을 학습합니다.

Apache Druid 는 Java 작성된 오픈 소스, 열 중심의 분산 데이터 저장소입니다. 대량의 이벤트 데이터를 신속하게 수집하고 해당 데이터에 대해 짧은 대기 시간 OLAP 쿼리를 실행하도록 설계되었습니다. Druid는 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램에서 대량의 실시간 및 과거 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 최종 사용자를위한 빠른 대화식 분석 대시 보드를 제공하는 데 적합합니다. Druid는 Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal 및 Yahoo와 같은 회사에서 사용합니다.

이 강사 주도 라이브 코스에서 데이터웨어 하우스 솔루션의 한계를 살펴보고 Druid가 이러한 기술을 보완하여 유연하고 확장 가능한 스트리밍 분석 스택을 형성하는 방법에 대해 논의합니다. 실습 환경에서 Druid 기반 솔루션을 구현하고 테스트 할 수있는 기회를 제공하는 많은 예제를 살펴 봅니다.

코스의 형식

• 강의, 강의, 실습, 때때로 이해도를 측정하기위한 시험