데이터 분석 교육

데이터 분석 교육

현지의 강사 라이브 데이터 분석 (데이터 또는 데이터 분석 분석) 교육 과정에서는 토론을 통해 데이터 분석을 수행하는 데 사용 된 프로그래밍 언어 및 방법을 연습합니다 데이터 분석 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.

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데이터 분석코스 개요

코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
35 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis. By the end of this training, participants will be able to:
  • Perform data analysis using Python, R, and SQL.
  • Create insights through data visualization with Tableau.
  • Make data-driven decisions for business operations.
21 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use TM1 to analyze and customize reports and templates for data in a database. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
  • Create custom views of the data in a database.
  • Build reports and forms that communicate with TM1.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to use the MongoDB Aggregation Framework to perform data analysis while simplifying complex operations and aggregation pipelines. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure MongoDB for data analysis.
  • Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
  • Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
  • Learn how to handle advanced operations in aggregation.
  • Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at developers and system administrators who wish to learn and use Sisense for big data manipulation and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn the fundamental concepts of Sisense and how it works.
  • Create a Sisense dashboard to visualize big data and execute data-driven business decisions.
  • Merge and manage data from multiple sources.
  • Utilize Sisense for quick data manipulation and visualization.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
  • Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
  • Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
  • Learn different types of visualizations in understanding data.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
  • Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
  • Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
  • Perform data pre-processing techniques in Python.
  • Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
  • Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to learn how to use each tool in the developer tool palette in Alteryx Designer. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
  • Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
  • Learn how to use API tools to download and parse web data.
  • Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
7 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to perform product and user analysis using Mixpanel. By the end of this training, participants will be able to:
  • Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
  • Understand the Mixpanel concepts and implementation.
  • Understand and interpret event data.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use Matomo to perform web analytics tasks such as generating a detailed report on the usage of a website. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand how Matomo works in analyzing web data.
  • Learn how data is collected and tracked with Matomo.
  • Understand and interpret Matomo reports.
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to set up, deploy, and manage data analytics solutions using Databricks. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up and configure Databricks.
  • Understand how Databricks and Apache Spark work together.
  • Learn how to load and transform data in Databricks.
14 시간
IBM SPSS Modeler는 데이터 광산 및 텍스트 분석에 사용되는 소프트웨어입니다. 그것은 예측 모델을 구축하고 데이터 분석 작업을 수행 할 수있는 데이터 광산 도구의 집합을 제공합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 데이터 분석가 또는 데이터 광산 활동을 수행하기 위해 SPSS Modeler 사용하고자하는 사람들을 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
    데이터 광산의 기초를 이해합니다. 모델러와 함께 데이터 품질을 가져오고 평가하는 방법을 배우십시오. 데이터 모델을 효율적으로 개발, 실행 및 평가합니다.
코스의 형식
    인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
35 시간
이 강사가 이끄는 라이브 훈련을 완료하는 참가자는 Big Data 및 관련 기술, 방법론 및 도구에 대한 실용적이고 현실적인 이해를 얻을 것입니다. 참가자들은 실제 연습을 통해 이러한 지식을 실천할 수있는 기회를 갖게 될 것입니다. 그룹 상호 작용과 강사의 반응은 클래스의 중요한 구성 요소입니다. 이 과정은 [0의 기본 개념에 대한 소개로 시작되며, 그 다음에 실행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어와 방법론으로 진행됩니다 Data Analysis. 마지막으로, 우리는 Big Data 저장, 분산 처리 및 Scala 용량을 가능하게하는 도구와 인프라에 대해 논의합니다. 코스의 형식
    부분 강의, 부분 토론, 실습 및 구현, 진행을 측정하기 위해 때때로 퀴즈.
21 시간
R is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students.  It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts.  Advanced data analytics and graphing with real world data. Audience Developers / data analytics Duration 3 days Format Lectures and Hands-on
14 시간
Elasticsearch 오픈소스, 분산 검색 엔진입니다. 그것은 일반적으로 Logstash (데이터 수집 및 로그 파싱 엔진) 및 Kibana (분석 및 시각화 플랫폼)와 함께 사용되며 "ELK 스택"을 구성합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련은 Elasticsearch를 사용하여 검색 및 분석 솔루션을 구축하고자하는 소프트웨어 개발자를 대상으로합니다. 훈련은 배포된 모델과 검색 API를 포함하여 Elasticsearch 아키텍처에 대한 토론으로 시작됩니다. 이것은 Elasticsearch's의 기능성에 대한 설명과 기존 응용 프로그램에 최선을 다하는 방법에 의해 따릅니다. 핸드-온 연습은 훈련의 중요한 부분을 구성하고 참가자들에게 자신의 지식을 실천할 수있는 기회를 제공하며 실행과 진행에 대한 피드백을받습니다. 코스의 형식
    살아있는 연습에 대한 강력한 강조. 대부분의 개념은 샘플, 운동 및 실습 개발을 통해 배운다.
코스 Customization 옵션
    이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
7 시간
이 과정은 사용하는 방법에 대해 설명 Hive SQL 언어를 (일명 : Hive HQL, SQL 에 Hive , Hive QL)에서 데이터를 추출하는 사람들을위한 Hive
35 시간
이 교육의 첫 번째 부분에서는 MATLAB 의 기초와 언어 및 플랫폼으로서의 기능을 다룹니다. 이 토론에는 MATLAB 구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발 및 객체 지향 원칙에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 두 번째 부분에서는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 분석에 MATLAB 을 사용하는 방법을 보여줍니다. 참가자들에게 MATLAB 의 접근과 힘에 대한 명확하고 실용적인 관점을 제공하기 위해 MATLAB 사용과 스프레드 시트, C, C++ 및 Visual Basic과 같은 다른 도구를 사용하여 비교합니다. 교육의 세 번째 파트에서는 참가자가 데이터 처리 및 보고서 생성을 자동화하여 작업을 간소화하는 방법을 학습합니다. 과정을 통해 참가자들은 실습을 통해 실습을 통해 배운 아이디어를 실습에 투입합니다. 교육이 끝나면 참가자는 MATLAB 의 기능을 철저히 파악하게되며 실제 데이터 과학 문제를 해결하고 자동화를 통해 작업 능률화에 활용할 수있게됩니다. 진도를 측정하기 위해 평가가 진행됩니다. 코스 형식
  • 코스에는 사례 토론, 샘플 코드 검사 및 실습을 포함한 이론 및 실습이 포함됩니다.
노트
  • 연습 세션은 미리 정렬 된 샘플 데이터 보고서 템플릿을 기반으로합니다. 구체적인 요구 사항이 있으시면 저희에게 연락하여 주선 해주십시오.
14 시간
청중 Microsoft Excel 에서 통계 분석을 용이하게하는 방법을 배우려는 분석가, 연구원, 과학자, 졸업생 및 학생 및 누구나. 코스 목표 이 과정은 Excel 및 통계에 대한 친숙도를 향상시키고 결과적으로 작업 또는 연구의 효율성과 효율성을 향상시킵니다. 이 과정에서는 Microsoft Excel 에서 분석 도구 팩을 사용하는 방법, 통계 기능 및 기본 통계 절차를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. Excel 제한 사항과이를 극복하는 방법에 대해 설명합니다.
35 시간
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 .
7 시간
Microsoft Excel 은 세계에서 가장 인기있는 비즈니스 분석,보고 및 전략 소프트웨어입니다. Power BI 는 운영 수준의 비즈니스에서 데이터를 시각화하기위한 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 Excel 에서 데이터를 준비한 다음 Power BI 에서 시각화하는 기술을 배우려는 데이터 분석가를 대상으로합니다. 이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.
  • 데이터 분석의 원칙, 데이터 분석의 목표 및 데이터 분석 방법을 이해하십시오.
  • 복잡한 계산에는 Power BI 에서 DAX 수식을 사용하십시오.
  • 특정 분석 사례에 대한 시각화 및 차트를 작성하고 사용하십시오.
  • Power View를 사용하여 가져 오기하면 Excel 기반 Power BI 에서 독립 Power BI 로 이동할 수 있습니다.
코스의 형식
  • 대화식 강의 및 토론.
  • 많은 연습과 연습.
  • 라이브 랩 환경에서 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
  • 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 준비하십시오.
42 시간
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:  What has happened?
  • processing and analyzing data
  • producing informative data visualizations
What will happen?
  • forecasting future performance
  • evaluating forecasts
What should happen?
  • turning data into evidence-based business decisions
  • optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or remotely over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
14 시간
Pandas는 구조화 된 (테이블 형, 다차원 형, 잠재적으로 이기종) 및 시계열 데이터 작업을위한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다 .
21 시간
구조화되지 않은 데이터는 텍스트의 형태로 모든 데이터의 90 % 이상을 차지하는 것으로 추정됩니다. 블로그 게시물, 짹짹, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물은 지속적으로 늘어나는 데이터에 추가됩니다. 강사가 진행하는이 강좌는이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능 및 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터의 의미를 알고리즘 적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다. 이 훈련이 끝날 때까지 참가자들은 서로 다른 출처의 데이터 세트 (크고 작은)를 준비한 다음 적절한 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고보고 할 수 있습니다.
    코스 형식
    • 파트 강의, 파트 토론, 무거운 실전 연습, 가끔씩 이해 테스트
    14 시간
    이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 분석 방법을 사용하고자하는 HR 전문가 및 채용 전문가를 대상으로 조직의 성과를 향상시킵니다. 이 과정은 정 성적 및 정량적, 경험적 및 통계적 접근을 다루고 있습니다. 코스 형식
    • 대화 형 강의 및 토론.
    • 많은 연습과 연습.
    코스 사용자 정의 옵션
    • 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.
    21 시간
    이 과정의 목적은 SQL의 사용에 대한 명확한 이해를 제공하는 것입니다. 데이터베이스 (Oracle, SQL 서버, MS Access 등) 분석 기능에 대한 이해 및 데이터베이스에 다른 테이블을 연결하는 방법은 데이터 분석을 이동하는 데 도움이 될 것입니다. 데이터베이스 측면에서 작동하는 대신 MS Excel 응용 프로그램에서 그렇게합니다. 이것은 또한 할 수 모든 관계 데이터베이스를 사용하는 모든 IT 시스템을 만드는 데 도움이됩니다.
    28 시간
    R는 금융 산업에서 인기있는 프로그래밍 언어입니다. 그것은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 금융 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 R를 사용하여 특정 금융 관련 문제의 숫자를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배울 것입니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
      R 프로그래밍 언어의 기본 사항을 이해하십시오. R 패키지 및 기술을 선택하고 사용하여 다양한 출처 (CSV, [0), 데이터베이스, 웹 등)에서 금융 데이터를 조직, 시각화 및 분석합니다. 자산 분배, 위험 분석, 투자 성과와 관련된 문제를 해결하는 응용 프로그램을 구축 문제 해결, 통합 배치 및 R 응용 프로그램을 최적화
    관객
      개발자 분석가들 수량
    코스의 형식
      부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
    노트
      이 훈련은 금융 전문가가 직면 한 일부 원칙 문제에 대한 해결책을 제공하는 것을 목표로합니다. 그러나, 특정 주제, 도구 또는 기술이 있으면 추가하거나 추가하려는 경우, 저희에게 연락하여 해결하십시오.
    21 시간
    KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 데이터 수집에서 유용한 지식을 발견하는 과정이다. 이 데이터 광산 기술에 대한 실제 응용 프로그램은 마케팅, 사기 탐지, 통신 및 제조를 포함합니다. 이 강사가 이끄는 라이브 코스에서 우리는 KDD에 관련된 프로세스를 소개하고 이러한 프로세스의 구현을 실천하기 위해 수많은 연습을 수행합니다. 관객
      데이터 분석가 또는 문제를 해결하기 위해 데이터를 해석하는 방법에 관심이있는 사람
    코스의 형식
      KDD에 대한 이론적 토론 후, 강사는 문제를 해결하기 위해 KDD의 적용을 요구하는 실제 사례를 소개합니다. 참가자들은 샘플 데이터 세트를 준비, 선택 및 청소하고 데이터에 대한 이전 지식을 사용하여 관찰 결과를 바탕으로 해결책을 제안합니다.
    14 시간
    Apache Kylin 대형 데이터를위한 극단적이고 분산 된 분석 엔진입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 실시간 데이터 저장소를 설치하기 위해 Apache Kylin를 사용하는 방법을 배울 것입니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
      Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 소비 사용 Apache Kylin's 강력한 기능,  풍부한 SQL 인터페이스, 스파크 큐브 및 후속 쿼리 유연성
    노트
      우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 글에 따라, Apache Kylin v2.0)
    관객
      Big Data 엔지니어 [중고] 분석가
    코스의 형식
      부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습
    21 시간
    GIS (지리 정보 시스템)는 공간 또는 지리 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리 및 표시하도록 설계된 시스템입니다. 약어 GIS 는 지리 정보 시스템을 연구하고 지리 정보학의 광범위한 학문 분야에서 큰 영역 인 학문 분야를 지칭하기 위해 지리 정보 과학 ( GIS 과학)에 사용되기도합니다. 지난 20 년간 Python 과 GIS 의 사용이 크게 증가했습니다. 특히 2000 년에 Python 2.0 시리즈가 도입되었습니다. Python 2.0 시리즈에는 언어를 훨씬 쉽게 배포 할 수있게 해주는 많은 새로운 프로그래밍 기능이 포함되었습니다. 그 이후로 Python 은 Esri의 제품과 같은 상용 GIS 뿐만 아니라 Q GIS 및 GRASS의 일부로 포함 된 오픈 소스 플랫폼에서도 활용되었습니다. 사실 Python 오늘날 GIS 사용자와 프로그래머들에 의해 가장 널리 사용되는 언어입니다. 이 프로그램은 Python 과 geopandas, pysal, bokeh 및 osmnx와 같은 사전 라이브러리를 사용하여 사용자 고유의 GIS 기능을 구현합니다. 이 프로그램은 또한 Arc GIS API 및 Q GIS 툴 보크 (toolboox)와 관련된 입문 모듈을 다루고 있습니다.
    14 시간
    Datameer는 Hadoop을 기반으로하는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼입니다 최종 사용자는 대규모, 구조화, 반 구조화 및 비정형 데이터를 쉽고 간편하게 액세스, 탐색 및 상호 연관시킬 수 있습니다 강사진이 진행되는이 강의에서는 참가자가 일련의 큰 데이터 소스를 설정하고 분석 할 때 Hadoop의 가파른 학습 곡선을 극복하기 위해 Datameer를 사용하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 엔터프라이즈 데이터 레이크를 만들고, 큐레이팅하고, 대화식으로 탐색합니다 비즈니스 인텔리전스 데이터웨어 하우스, 트랜잭션 데이터베이스 및 기타 분석 저장소에 액세스합니다 스프레드 시트 사용자 인터페이스를 사용하여 엔드 포인트 데이터 처리 파이프 라인 설계 미리 작성된 함수에 액세스하여 복잡한 데이터 관계 탐색 드래그 앤 드롭 마법사를 사용하여 데이터를 시각화하고 대시 보드 만들기 표, 차트, 그래프 및지도를 사용하여 쿼리 결과 분석 청중 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .
    14 시간
    이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 분석 방법을 사용하려는 HR 전문가를 대상으로 조직의 성과를 향상시킵니다. 이 과정은 정 성적 및 정량적, 경험적 및 통계적 접근을 다루고 있습니다. 코스 형식
    • 대화 형 강의 및 토론.
    • 많은 연습과 연습.
    코스 사용자 정의 옵션
    • 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

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