Tableau for Developers 교육 과정

이 과정에서는 인간의 인식과 이를 활용하여 최고의 통찰력을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 게슈탈트 법칙, 사전 주의적 속성, 포괄성을 포함한 디자인 이론에 익숙해지게 됩니다. 또한 탐색적 분석과 설명적 분석의 유사점과 차이점을 이해하게 됩니다. 차트의 사용법을 알아보고 가장 적합한 차트를 선택하는 방법을 배우게 됩니다. 과정이 끝나면 Tableau 소프트웨어를 사용하여 생성된 시각화인 디자인 원칙을 구현하는 방법을 알게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 SQL, Python 및 Tableau를 사용하고 통합하여 복잡한 데이터 분석, 처리 및 작업을 수행하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. 심상.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• SQL, Python, Tableau를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 환경을 설정합니다.
• 소프트웨어 통합(데이터, 서버, 클라이언트, API, 엔드포인트 등)의 주요 개념을 이해합니다.
• Python과 SQL의 기본 사항을 다시 살펴보세요.
• Python에서 데이터 전처리 기술을 수행합니다.
• 데이터 분석을 위해 Python과 SQL을 연결하는 방법을 알아보세요.
• Tableau를 사용하여 통찰력 있는 데이터 시각화 및 차트를 만듭니다.

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 사람들이 데이터를보고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 R에서 Tableau을 프로그래밍하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• R을 사용하여 Tableau 분석을 구현합니다.
• R의 학습 알고리즘을 사용하여 값을 Tableau으로 반환합니다.
• Tableau에서 R 함수를 구조화하고 시각화합니다.
• 비즈니스 운영을 위해 데이터 기반 결정을 내립니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 디지털 포렌식 목적으로 Tableau Forensic Imager를 사용하는 데 대한 포괄적인 이해와 실무 기술을 원하는 중급 디지털 포렌식 및 사이버 보안 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 조사에서 디지털 포렌식 이미징의 역할과 중요성을 이해합니다.
• Tableau Forensic Imager를 작동하여 법의학적으로 건전한 이미지를 획득합니다.
• 디지털 증거를 처리하고 보존하는 데 모범 사례를 적용합니다.
• 소프트웨어 인터페이스를 탐색하여 이미징 작업을 구성, 실행 및 관리합니다.
• 법정에서 무결성과 증거 인정성을 보장하기 위해 법의학 이미지를 분석하고 검증합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tableau을 사용하여 데이터를 검색, 분석 및 시각화하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터에 연결하세요.
• 데이터 소스를 편집하고 저장합니다.
• Tableau 용어를 이해합니다.
• 강력한 시각화를 효과적으로 생성하려면 Tableau 인터페이스 / 패러다임을 사용하십시오.
• 산술 계산, 사용자 정의 집계 및 비율, 날짜 계산, 테이블 계산을 포함한 계산을 생성합니다.
• 다양한 시각화 유형을 사용하여 데이터를 표현합니다.
• 대시보드를 구축하여 시각화를 공유하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tableau Prep Builder을 사용하여 데이터를 준비하고 형성하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Tableau 준비를 설치합니다.
• 데이터 과학 워크플로를 이해하고 구현합니다.
• Excel, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 데이터를 읽습니다.
• Tableau Desktop에서 분석을 위한 데이터를 준비, 형성 및 샘플링합니다.
• 데이터를 탐색하고 검증합니다.
• Tableau 준비 흐름을 만들고 게시합니다.

Tableau은 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구입니다. Python은 광범위한 통계 및 머신 러닝 기술을 지원하는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Tableau의 데이터 시각화 기능과 Python의 머신 러닝 기능을 결합하면 개발자가 다양한 비즈니스 사용 사례에 대한 고급 데이터 분석 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 과정에서 참가자들은 Tableau과 Python을 결합하여 고급 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. Tableau과 Python의 통합은 TabPy API를 통해 이루어집니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TabPy API를 사용하여 Tableau과 Python을 통합합니다.
• Tableau과 Python의 통합을 활용하여 몇 줄의 Python 코드로 복잡한 비즈니스 시나리오를 분석합니다.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 강의, 토론, 실습 및 집중적인 실습을 병행합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Tableau 서버 설치, 구성, 관리 및 유지 관리 기술을 배우려는 중급 및 고급 수준의 데이터 설계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Tableau 서버 아키텍처에 대해 심도 있게 이해하세요.
• Tableau 서버 프로세스 및 기능을 이해합니다.
• 사용자 Tableau 서버는 작업을 자동화합니다.
• Tableau 서버를 구성하고 관리합니다.
• 고가용성 및 확장성을 위해 Tableau 서버를 설정합니다.

강사가 진행하는 실시간 교육입니다.대한민국 (온라인 또는 현장)은 데이터 시각화 및 분석을 위해 Tableau 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 분석가를 대상으로 합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 연결합니다. 기본 데이터 시각화를 만듭니다. 데이터 분석을 위해 기본부터 고급 계산까지 사용하세요. 그래프 및 시각화 사용에 대한 모범 사례를 알아보세요.

이 과정은 이전에 Tableau을 사용해 본 적이 없거나 복습이 필요한 학습자를 위해 고안되었습니다. 처음부터 첫 번째 시각화를 만드는 데 필요한 단계를 안내합니다. 또한 Tableau 시각화에 필수 디자인 원칙을 적용하는 방법도 배우게 됩니다. 과정이 끝나면 더 많은 청중과 통찰력을 만들고 공유할 수 있게 될 것입니다.

Tableau는 사람들이 데이터를보고 이해할 수 있도록 도와줍니다 .

Tableau를 사용 하면 사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있습니다.

Tableau 초보자를 위한 매력적인 4일 코스입니다. 이 과정에서는 모든 Tableau 기능에 익숙해지고 데이터 시각화를 만들고 다른 사람들과 공유하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정에서는 데이터 연결, 계산 생성, 차트 선택, 대시보드 구축, 작업 게시 등 모든 단계를 안내합니다.

본 과정은 각 주제에 대한 강의와 실습으로 구성됩니다. 이 과정은 30분의 테스트와 60분의 프로젝트 할당으로 종료됩니다.

과정 이정표:

Tableau 인터페이스에 익숙해지세요. 데이터에 연결하고 작업하세요. Tableau 기능을 사용하세요. 통찰력 있는 시각화를 구축하세요. 더 많은 청중과 작업을 공유하세요.

코스 형식:

대화형 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다. 과정이 끝나면 지식 테스트와 실습 프로젝트가 진행됩니다.