Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직에서 Microsoft Power Platform 구성 요소 및 기능을 조정, 구현, 통합 및 관리하려는 비즈니스 직원, 관리자, 개발자 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Power Apps로 간단한 애플리케이션을 구축하여 일상적인 비즈니스 요구에 맞는 사용자 지정 솔루션을 만드세요.
• Power Automate(이전의 Microsoft Flow)를 사용하여 워크플로 프로세스를 자동화하여 수동적이고 반복적인 작업을 최소화하세요.
• Power BI를 사용하여 데이터 보고서와 대시보드를 만들어 비즈니스에 대한 통찰력 있는 분석을 생성합니다.
• Power Virtual Agents를 사용하여 챗봇을 구축하여 일반적인 고객 문의 및 문제를 자동화하고 해결하세요.

Analytic Functions are a powerful feature in SQL that enables efficient and concise data analysis within a relational database. 

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, SQL developers, and data analysts who wish to enhance their SQL skills by mastering the use of Analytic Functions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the concept and importance of Analytic Functions.
• Apply various Analytic Functions to solve complex analytical problems.
• Combine Analytic Functions with other SQL features for comprehensive data analysis.
• Optimize queries for better performance using Analytic Functions.

Format of the Course

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

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Arrow is an open-source in-memory data processing framework. It is often used together with other data science tools for accessing disparate data stores for analysis. It integrates well with other technologies such as GPU databases, machine learning libraries and tools, execution engines, and data visualization frameworks.

In this onsite instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Apache Arrow with various Data Science frameworks to access data from disparate data sources.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Apache Arrow in a distributed clustered environment
• Use Apache Arrow to access data from disparate data sources
• Use Apache Arrow to bypass the need for constructing and maintaining complex ETL pipelines
• Analyze data across disparate data sources without having to consolidate it into a centralized repository

Audience

• Data scientists
• Data engineers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Glue를 사용하여 데이터 파이프라인을 설정하는 방법에 대한 초급부터 중급 수준의 지식을 배우려는 데이터 엔지니어 및 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS Glue의 기본 사항을 이해합니다.
• AWS Glue 파이프라인을 설정합니다.
• AWS Glue 크롤러 및 작업을 설정합니다.
• AWS Glue 변환을 사용하는 방법을 알아보세요.

데이터 분석은 데이터를 얻고, 청소하고, 분석하는 과정, 종종 시각적으로, 더 나은 의사 결정에 대한 인식을 추출하는 것을 의미합니다. 점점 더 많은 데이터가 클라우드 데이터베이스에 저장되고 있으므로 이러한 데이터를 이해하고 관리하고 접근하는 전략을 갖는 것이 중요합니다. 데이터에 액세스하고 시각화하는 인기있는 도구 중 하나는 Power Bi입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 사용 가능한 클라우드 솔루션에 대한 실용적인 이해, 클라우드 데이터 작업에 필요한 데이터 분석 프로세스 및 데이터 분석과 같은 도구를 적용하는 실용적인 연습을 얻고자하는 기술자를 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 설치 및 설정 Power BI
• 클라우드 공급 업체가 제공하는 다양한 데이터 솔루션을 평가하십시오 Azure.
• 다양한 구조, 모델링 접근 방식 및 저장, 관리 및 액세스에 사용되는 데이터 저장소 디자인에 대한 이해를 얻으십시오.
• 분석을 준비하는 데 데이터를 청소하는 도구와 기술을 적용합니다.
• 온라인 및 클라우드 데이터를 기반으로 보고 및 분석 솔루션을 구축합니다.
• 데이터 분석 솔루션을 데이터 저장소와 통합합니다.
• 데이터 보안 위험을 완화하고 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.

코스의 형식

• 인터랙티브 강의 및 토론
• 많은 연습과 연습이 있습니다.
• 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

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대한민국에서 강사가 진행하는 실시간 교육을 이수하는 참가자는 Big Data과 관련 기술, 방법론 및 도구에 대한 실용적이고 실제적인 이해를 얻게 됩니다.

참가자들은 실습을 통해 이러한 지식을 실제로 적용할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 그룹 상호 작용과 강사 피드백은 수업의 중요한 구성 요소입니다.

이 과정은 빅 데이터의 기본 개념 소개로 시작하여 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어와 방법론으로 진행됩니다. 마지막으로 빅 데이터 스토리지, 분산 처리 및 Scala 기능을 가능하게 하는 도구와 인프라에 대해 논의합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

A business' marketing strategy is one of its most essential tools to ensure success. The rise in technology and advances in data gathering and analysis has led to a continuous transformation of marketing. Data analysis is now considered to be a crucial skill for marketers to learn. Likewise, applying data science to marketing principles is also important in helping data science professionals maximize their contributions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to gain valuable insights from large data sets and how to use these for marketing strategies.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure tools for data-driven marketing tools (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc)
• Measure, test, and optimize the performance of their marketing strategies using data
• Use data to segment their customers and prospects
• Use predictive modeling to improve response rates
• Implement step-by-step data analytics to drive better marketing decisions

Audience

• Marketers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 매우 인기 있는 오픈 소스 환경입니다. 이 과정에서는 학생들에게 R 프로그래밍 언어를 소개합니다. 언어 기초, 라이브러리 및 고급 개념을 다룹니다. 실제 데이터를 사용한 고급 데이터 분석 및 그래프 작성.

청중

개발자 / 데이터 분석

지속

3 일

체재

강의 및 실습

Datameer is a business intelligence and analytics platform built on Hadoop. It allows end-users to access, explore and correlate large-scale, structured, semi-structured and unstructured data in an easy-to-use fashion.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Datameer to overcome Hadoop's steep learning curve as they step through the setup and analysis of a series of big data sources.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create, curate, and interactively explore an enterprise data lake
• Access business intelligence data warehouses, transactional databases and other analytic stores
• Use a spreadsheet user-interface to design end-to-end data processing pipelines
• Access pre-built functions to explore complex data relationships
• Use drag-and-drop wizards to visualize data and create dashboards
• Use tables, charts, graphs, and maps to analyze query results

Audience

• Data analysts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Python is a versatile programming language known for its simplicity and readability. Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data. Numpy provides fundamental support for numerical computing with its array operations. Together, they form a robust ecosystem for efficient data handling and analysis in Python.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

Format of the Course

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

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

• Developers
• Technical analysts
• IT consultants

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 dbt Cloud를 사용하여 클라우드에서 데이터 웨어하우징 및 변환 프로젝트를 관리하는 방법을 이해하려는 초급 데이터 엔지니어, 분석가 및 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• dbt Cloud에서 프로젝트를 생성하고 관리하세요.
• dbt Cloud 인터페이스를 사용하여 데이터 변환을 예약하고 실행하세요.
• 팀원들과 함께 프로젝트를 공동작업하세요.
• dbt 프로젝트를 프로덕션에 배포합니다.
• dbt 프로젝트를 디버그하고 문제를 해결합니다.

Dremio 오픈소스 "자신 서비스 데이터 플랫폼" 다른 유형의 데이터 소스에 대한 검색을 가속화합니다. Dremio 관계 데이터베이스, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch, 그리고 다른 데이터 출처와 통합. 그것은 SQL을 지원하고 건설 요청을위한 웹 UI를 제공합니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 데이터 분석 도구와 기본 데이터 저장소를 통합하는 레이어로 설치, 구성 및 사용하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 설치 및 설정 Dremio
• 위치, 크기 또는 구조에 관계없이 여러 데이터 소스에 대한 요청을 수행합니다.
• Dremio BI와 데이터 출처를 통합하여 Tableau 및 Elasticsearch

관객

• 데이터 과학자
• Business 분석가
• 데이터 엔지니어

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습

노트

• 이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.