Tableau을 사용한 시각적 보고 및 분석 교육 과정

이 코스는 인간 지각을 이해하고 이를 활용하여 가장 효과적인 통찰을 제공하는 방법을 가르칩니다. 게슈탈트 법칙, 선입관 속성, 포함성 등 디자인 이론에 익숙해집니다. 탐색형 분석과 설명형 분석의 유사점과 차이점도 이해하게 됩니다. 차트의 사용법을 발견하고 가장 적합한 차트를 선택하는 방법을 배웁니다. 코스 마지막에는 Tableau 소프트웨어로 생성된 시각화에 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.

이 과정에서는 다음을 수행할 수 있습니다:

이 초보자 과정은 데이터를 다루고자 하는 모든 사람에게 적합하며, Tableau의 주요 기능을 사용하도록 도와줍니다.

• 데이터를 연결합니다.
• 데이터를 편집하고 저장합니다.
• Tableau 용어를 이해합니다.
• Tableau 인터페이스/패러다임을 사용하여 강력한 시각화를 효과적으로 생성합니다.
• 기본 연산, 사용자 지정 집계 및 비율, 날짜 수학 및 빠른 테이블 계산과 같은 기본 계산을 생성합니다.
• 다음 시각화 유형을 사용하여 데이터를 표현합니다:
  • 교차 표
  • 지리적 지도
  • 히트맵
  • 트리 맵
  • 파이 차트 및 막대 차트
  • 이중 축 및 다른 마크 유형의 결합 차트
  • 하이라이트 테이블
  • 산점도
• 시각화를 공유하기 위해 대시보드를 구성합니다.

Tableau는 사람들이 데이터를 시각화하고 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실습형 교육 (온라인 또는 현장)은 Tableau에 대한 R 프로그래밍을 원하는 데이터 과학자들을 대상으로 합니다.

• R로 Tableau 분석을 구현합니다.
• 학습 알고리즘으로 Tableau에 값을 반환합니다.
• Tableau에서 R 함수를 구조화하고 시각화합니다.
• 비즈니스 운영에 대한 데이터 기반 의사결정을 Make합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 조직의 특정 요구 사항에 맞게 Tableau의 기능을 확장하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Tableau(데스크톱, 서버, 온라인) 설치 및 구성
• Tableau을 이용한 개발의 기본 사항을 이해합니다.
• Tableau을 사용하여 데이터 시각화 및 상호 작용을 만들고 게시합니다.
• Tableau의 개발자 도구와 API를 사용하여 조직에 맞게 Tableau의 기능을 맞춤화하고 확장하세요.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 온라인 또는 현장 실습 강의는 디지털 포렌직과 사이버 보안 전문가들을 대상으로, 디지털 포렌직 목적으로 Tableau Forensic Imager를 사용하는 종합적인 이해와 실용적인 기술을 습득하고자 합니다.

• 수사 과정에서 디지털 포렌직 이미징의 역할과 중요성을 이해합니다.
• Tableau Forensic Imager를 사용하여 법적 증거를 확보합니다.
• 디지털 증거를 처리하고 보존하는 최선의 방법을 적용합니다.
• 소프트웨어 인터페이스를 사용하여 이미징 작업을 구성, 실행 및 관리합니다.
• 법정에서 인용될 수 있도록 포렌직 이미지의 무결성과 법적 입증을 분석 및 검증합니다.

이 강사는 인도하는 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 데이터 분석가와 데이터 과학자가 Tableau를 사용하여 데이터를 검색, 분석 및 시각화하길 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 데이터에 연결하기
• 데이터 소스 편집 및 저장하기
• Tableau 용어 이해하기
• Tableau 인터페이스/패러다임을 사용하여 강력한 시각화를 효과적으로 생성하기
• 산술 계산, 사용자 정의 집계 및 비율, 날짜 계산, 테이블 계산 등을 포함한 계산 생성하기
• 다양한 시각화 유형으로 데이터 표현하기
• 대시보드를 구축하여 시각화 공유하기

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.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

이 인스트럭터 리드, 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 데이터 아키텍트가 Tableau 서버를 설치, 구성, 관리 및 유지 관리할 수 있는 기술을 익히기 위해 중급에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

• Tableau 서버 아키텍처에 대한 심층적인 이해를 얻습니다.
• Tableau 서버의 프로세스와 기능을 이해합니다.
• Tableau 서버를 사용하여 작업을 자동화합니다.
• Tableau 서버를 구성하고 관리합니다.
• Tableau 서버를 고가용성과 확장성을 위해 설정합니다.

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.

Tableau은 사람들이 데이터를 시각화하고 이해하는 데 도움을 줍니다.

이 과정은 Tableau 초보자들을 위한 매력적인 4일 과정입니다. 이 과정에서는 모든 Tableau 기능을 익히고 데이터를 시각화하여 다른 사람들과 공유하는 방법을 배웁니다. 데이터 연결부터 계산 생성, 차트 선택, 대시보드 구축, 그리고 작업 공유까지 모든 단계를 안내합니다.

이 과정은 각 주제에 대한 강의와 실제 연습으로 나뉩니다. 30분 테스트와 60분 프로젝트 과제로 마칩니다.

과정 주요 목표:

• Tableau 인터페이스에 익숙해집니다.
• 데이터에 연결하고 작업합니다.
• Tableau 기능을 사용합니다.
• 유의미한 시각화를 만듭니다.
• 더 넓은 사람들에게 작업물을 공유합니다.

과정 형식:

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.
• 과정 종료 시 지식 테스트 및 실습 프로젝트