TIBCO Statistica 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.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 여러 장치에서 반응적으로 실행되는 웹 기반 데이터 기반 시각화를 만드는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• D3를 사용하여 대화형 그래픽, 정보 대시보드, 인포그래픽 및 지도를 만드세요.
• jQuery와 유사한 선택으로 HTML을 제어합니다.
• 요소를 선택하고 데이터에 결합하여 DOM을 변환합니다.
• 인쇄 출판물에 사용하기 위해 SVG를 내보냅니다.

이 교육을 이수한 참가자는 데이터 과학 및 관련 기술, 방법론 및 도구에 대한 실용적인 실제 세계의 이해를 얻을 수 있습니다 참가자는 손으로 연습을 통해이 지식을 실천에 넣을 수있는 기회를 갖게됩니다 그룹 상호 작용과 강사 피드백은 수업의 중요한 구성 요소입니다 이 과정은 데이터 과학의 기본 개념에 대한 소개부터 시작하여 데이터 과학에서 사용되는 도구 및 방법으로 진행됩니다 청중 개발자 기술 분석가 IT 컨설턴트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

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.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 다양한 청중을 위한 데이터 시각화 및 보고를 위한 기술, 전략, 도구 및 접근 방식을 배우게 됩니다. 또한 사례 연구를 분석하고 논의하여 데이터 시각화 솔루션이 실제 세계에 어떻게 적용되어 데이터에서 의미를 도출하고 중요한 질문에 답하는지 보여줍니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 가독성과 사용자 친화성을 위해 가장 적합한 강조 표시, 정렬 및 색상 구성표를 사용하여 시선을 사로잡는 제목, 부제 및 주석이 포함된 보고서를 작성하세요.
• 청중의 정보 요구와 관심에 맞는 차트를 디자인하십시오.
• 특정 데이터 세트에 가장 적합한 차트 유형을 선택하세요(원형 차트와 막대 차트 외에).
• 가장 가치 있고 관련성이 높은 데이터를 빠르고 효율적으로 식별하고 분석합니다.
• 보고서에 포함할 최상의 파일 형식(그래프, 인포그래픽, 참조, GIF 등)을 선택하세요.
• 시계열 데이터, 부분-전체 관계, 지리적 패턴 및 중첩 데이터를 표시하기 위한 효과적인 레이아웃을 만듭니다.
• 효과적인 색상 구분을 사용하여 감정 분석, 타임라인, 달력, 다이어그램과 같은 정성적 및 텍스트 기반 데이터를 표시합니다.
• 작업에 가장 적합한 도구를 적용합니다(Excel, R, Tableau, 매핑 프로그램 등).
• 시각화를 위한 데이터세트를 준비합니다.

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.

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

eCharts는 대화식 차트 작성 및 데이터 시각화에 사용되는 무료 JavaScript 라이브러리입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 EChart를 사용하여 차트를 만들고 구성하는 과정을 거쳐 EChart의 기본 기능을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 EC 하트의 기본 원리 이해하기 ECharts의 다양한 기능과 구성 옵션을 탐색하고 활용하십시오 ECharts를 사용하여 자신의 단순하고 상호 작용이 잘되는 반응 형 차트 작성 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Embedding Projector는 기계 학습 시스템을 교육하는 데 사용되는 데이터를 시각화하는 오픈 소스 웹 응용 프로그램입니다 Google에서 제작 한 TensorFlow의 일부입니다 강사가 진행된이 실습에서는 Embedding Projector의 개념을 소개하고 참가자에게 데모 프로젝트 설정을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 기계 학습 모델에서 데이터를 해석하는 방법 탐색 데이터의 3D 및 2D보기를 탐색하여 기계 학습 알고리즘이이를 해석하는 방법을 이해합니다 Embedding과 이미지, 단어 및 숫자에 대한 수학적 벡터를 표현하는 역할에 대한 개념을 이해합니다 특정 임베딩의 속성을 탐색하여 모델의 동작을 이해합니다 음악 애호가를위한 노래 추천 시스템 구축과 같은 실제 세계 사용 사례에 프로젝트 포함 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

이 과정의 목적은 참가자가 R의 기본 지식과 데이터 작업 방법을 익힐 수있게하는 것입니다.

코스는 상용 MATLAB 패키지에 대한 대안 프로그램을 알고 자하는 사람들을위한 것입니다 3 일 교육은 환경을 돌아 다니며 데이터 분석 및 엔지니어링 계산을 위해 OCTAVE 패키지를 수행하는 데 대한 포괄적 인 정보를 제공합니다 수련 수령자는 초보자이지만 프로그램을 알고 지식을 체계화하고 기술을 향상시키고 자하는 사람들입니다 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필요하지 않지만 학습자의 지식 습득을 크게 촉진합니다 이 과정은 많은 실제적인 예에서 프로그램을 사용하는 방법을 보여줍니다 .