Data Analysis (Analysis of Data or Data Analytics) is the process of evaluating data using analytical and logical reasoning to discover useful information and support decision-making. NobleProg onsite live Data Analysis training courses demonstrate through discussion and hands-on practice the programming languages and methodologies used to perform Data Analysis. Data Analysis training is available in various formats, including onsite live training and live instructor-led training using an interactive, remote desktop setup. Local Data Analysis training can be carried out live on customer premises or in NobleProg local training centers.
Testimonials
매우 명확하고 정보 포장 된 코스는 분명히 추천 할 것입니다.
Elsa Mitchell - Babcock International
Course: Excel For Statistical Data Analysis
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단지 무하마드가 자신의 주제에 대해 매우 지식 있고 열정적 인 것으로 입증 된 동기 부여가 뛰어난 트레이너 인 것처럼 되풀이하고 싶습니다.
Aurel Kessler - ECB
Course: Excel For Statistical Data Analysis
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트레이너는 연수생에게 자신의 직업에서 통계 분석을 적용 할 수있는 기회를 제공하고 다양한 통계 방법의 유용성에 대한 포괄적 인 통찰력을 제공하고자했습니다.
Carl Dillon - Liverpool Mutual Homes
Course: Excel For Statistical Data Analysis
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Very clear and information packed course, would definitely recommend it
Elsa Mitchell - Babcock International
Course: Excel For Statistical Data Analysis
A lot of exercises, good explanation
Katarzyna Rompala - UBS Kraków Sp. z o.o.
Course: Excel For Statistical Data Analysis
What did you like the most about the training?: Trainer attitude and knowledge.
Maria Ożóg - Stefko - Amway Business Center Europe
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What did you like the most about the training?: How easily he explains and all the excercises.
JOanna Tomzik - Amway Business Center Europe
Course: Excel For Statistical Data Analysis
What did you like the most about the training?: A lot of examples and exercises.
Agnieszka Krasuska - Citibank Europe PLC
Course: Excel For Statistical Data Analysis
What did you like the most about the training?: The examples given for each excel funstion and also many useful shortcuts.
Izabela Niziołek - Citibank Europe PLC
Course: Excel For Statistical Data Analysis
내 모든 질문에 대한 답변을 얻습니다. Natalia Gladii - CBRE Corp
Natalia Gladii
Course: Data Analytics With R
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더 많은 것을 공유하고자합니다
Balaram Chandra Paul
Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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대화식 학습 방법을 매우 좋아했습니다
Luigi Loiacono
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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나는 예제를 가지고 연습을하는 엑셀 시트를 즐겼다. 이것은 카밀이 다른 사람들을 돕기 위해 붙잡 혔을 때, 나는 다음 부분으로 갈라 갈 수 있다는 것을 의미했다
Luke Pontin
Course: Data and Analytics - from the ground up
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사용법을 배우는 것이 적절하게 탁월합니다
Torin Mitchell
Course: Data and Analytics - from the ground up
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강사가 복잡한 과목을 이해하기 쉽게 만든 방법
Adam Drewry
Course: Data and Analytics - from the ground up
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그것은 매우 실용적인 훈련이었다, 나는 handson 운동을 좋아했다
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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주제에 경험 있고 명확하게 지식이있는 전문가에 의해 주어진 상세하고 포괄적 인 지시
Justin Roche
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Kamil은 매우 지식 있고 좋은 사람입니다. 나는 그에게서 많은 것을 배웠습니다.
Aleksandra Szubert
Course: Data and Analytics - from the ground up
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첫 번째 세션. 매우 집중적이고 빠른
Digital Jersey
Course: Data and Analytics - from the ground up
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좋은 개요, 이론과 운동 사이의 좋은 균형
Proximus
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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카밀의 인내심
Laszlo Maros
Course: Data and Analytics - from the ground up
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동적 인 상호 작용과 주제에 "손을 대", 가상 머신 덕분에, 매우 자극!
Philippe Job
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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실제 생활의 실례
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Course: Data and Analytics - from the ground up
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트레이너의 능력과 지식
Jonathan Puvilland
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
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그것은 광범위한 정보를 다룹니다
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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기술 발표
Continental AG / Abteilung: CF IT Finance
Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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트레이너와의 좋은 상호 작용, 지식의 역동적 인 교환 NIIT Limited
NIIT Limited
Course: Data Analytics With R
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전반적으로 콘텐츠는 좋았습니다
Sameer Rohadia
Course: A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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기능에 연습! WIktor
WIktor Paprzycki
Course: SQL Advanced level for Analysts
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번역의 방법 Małgor
Małgorzata Mieczkowska
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연습 문제 Wikt
Wiktor Paprzycki
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맞춤형, 사내 파일 처리 및 데이터 분석Glycom A/S
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Course: Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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우리는 우리 자신의 데이터를 예제로 사용했습니다Glycom A/S
Glycom A/S
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DAX 및보고 작업
Marine Benefits, Inc.
Course: Power BI for Business Analysts
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마지막 부분은 보안이다
Marine Benefits, Inc.
Course: Power BI for Business Analysts
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DAX
Chris Amaza - Marine Benefits, Inc.
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훈련 운동
Edward Dan Dree Manalad - Marine Benefits, Inc.
Course: Power BI for Business Analysts
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시계열 모델링에 대한 연습.
Teleperformance
Course: Data Analytics With R
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새로운 도구 인 "R"과 나는 데이터 분석을위한 도구의 존재를 아는 것이 재미 있다는 것을 발견했습니다.
Michael Lopez - Teleperformance
Course: Data Analytics With R
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도구가 재미 있었고 사용법을 알았습니다. 나는 그것에 대해 더 많이 배우고 싶다. .
Teleperformance
Course: Data Analytics With R
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The trainer was fantastic and really knew his stuff. I learned a lot about the software I didn't know previously which will help a lot at my job!
Steve McPhail - Alberta Health Services - Information Technology
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
The high level principles about Hive, HDFS...
Geert Suys - Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
The handson. The mix practice/theroy
Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
Fulvio was able to grasp our companies business case and was able to correlate with the course material, almost instantly.
Samuel Peeters - Proximus Group
Course: Data Analysis with Hive/HiveQL
이 도구는 매우 흥미 롭습니다.
Pernod Ricard Hong Kong Limited
Course: Power BI for Business Analysts
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매우 실용적인, 우리의 내부 데이터를 사용하여 연습.
Pernod Ricard Hong Kong Limited
Course: Power BI for Business Analysts
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교육 주제에 대해 명확하고 체계적으로 정리합니다. 현명한 대시 보드 및 보고서를 만들 수있는 PowerBI를 사용한 적이없는 사람들에게 좋습니다 ..
Pernod Ricard Hong Kong Limited
Course: Power BI for Business Analysts
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트레이너는 훌륭했습니다. 그는 언제나 제 질문에 대답하고 가능한 많은 지식을 공유 할 준비가되어있었습니다.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course: Advanced Python
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Data Analysis Subcategories
Data Analysis Course Outlines
| Code | Name | Duration | Overview |
|---|---|---|---|
| designpat | Design Patterns | 14 hours | 모든 사람들이 널리 사용할 수있는 검증 된 패턴이 많이 있습니다 때로는 특정 기술에서 이름을 변경하고 패턴을 구현하는 것이 중요합니다 그렇지 않으면 설계 및 테스트에 수백 시간을 절약 할 수 있습니다 교육 목표 이 과정에는 두 가지 목표가 있습니다 첫째, 널리 알려진 패턴을 재사용 할 수 있으며 두 번째로 조직 고유의 패턴을 만들고 재사용 할 수 있습니다 패턴을 사용하여 비용을 절감하고 설계 프로세스를 체계화하며 패턴을 기반으로 코드 프레임 워크를 생성 할 수 있습니다 청중 소프트웨어 디자이너, 비즈니스 분석가, 프로젝트 관리자, 프로그래머 및 개발자는 물론 운영 관리자 및 소프트웨어 부서 관리자 코스 스타일 이 과정에서는 유스 케이스와 특정 패턴과의 관계에 중점을 둡니다 대부분의 예제는 UML과 간단한 Java 예제 (코스가 닫힌 코스로 예약 될 경우 언어가 변경 될 수 있음)에서 설명됩니다 패턴의 출처를 안내하고 조직 전체에서 재사용 할 수있는 패턴을 카탈로그 화하고 설명하는 방법을 보여줍니다 . |
| embeddingprojector | Embedding Projector: Visualizing Your Training Data | 14 hours | 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 . |
| highcharts | Highcharts for Data Visualization | 7 hours | Highcharts는 웹에서 대화식 그래픽 차트를 만들기위한 opensource JavaScript 라이브러리입니다 이것은 일반적으로 더 읽기 쉽고 대화식으로 데이터를 표현하는 데 사용됩니다 강사진이 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Highcharts를 사용하여 웹 응용 프로그램의 고품질 데이터 시각화를 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 HTML 및 JavaScript 만 사용하여 웹에서 대화식 차트 설정 큰 데이터 세트를 시각적으로 흥미롭고 대화식으로 표현하십시오 JPEG, PNG, SVG 또는 PDF로 차트 내보내기 크로스 플랫폼 호환성을 위해 하이 차트를 jQuery Mobile과 통합 청중 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| d3js | D3.js for Data Visualization | 7 hours | D3js (또는 DataDriven 문서의 경우 D3)는 웹 브라우저에서 동적 인 대화식 데이터 시각화를 생성하기 위해 SVG, HTML5 및 CSS를 사용하는 JavaScript 라이브러리입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 여러 장치에서 동시에 실행되는 웹 기반의 데이터 기반 시각화를 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 D3을 사용하여 대화 형 그래픽, 정보 대시 보드, infographics 및지도를 만들 수 있습니다 jQuerylike 선택 항목으로 HTML 제어 요소를 선택하고 데이터에 조인하여 DOM을 변형합니다 인쇄물에 사용하기 위해 SVG 내보내기 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| powerbifordev | Power BI for Developers | 28 hours | Microsoft Power BI는 데이터를 분석하고 통찰력을 공유 할 수있는 무료 SaaS (Software as a Service) 제품군입니다 Power BI 대시 보드는 가장 중요한 메트릭을 한 곳에서 360도까지 볼 수 있으며 실시간으로 업데이트되며 모든 장치에서 사용할 수 있습니다 교육 강좌를 통해 Power Bi를 사용하여 Power BI 및 Azure 플랫폼 용 사용자 정의 소프트웨어 솔루션을 개발하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 실시간 대시 보드 구성 맞춤 시각화 만들기 풍부한 애널리틱스를 기존 애플리케이션에 통합 대화 형 보고서 및 비주얼을 기존 응용 프로그램에 포함 애플리케이션 내에서 데이터 액세스 마스터 파워 BI 포털, 데스크톱, 임베디드 및 레스트 API R Script를 Power BI Desktop에 통합 청중 개발자 건축가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| powerbiforbiandanalytics | Power BI for Business Analysts | 21 hours | Microsoft Power BI는 데이터를 분석하고 통찰력을 공유 할 수있는 무료 SaaS (Software as a Service) 제품군입니다 Power BI 대시 보드는 가장 중요한 메트릭을 한 곳에서 360도까지 볼 수 있으며 실시간으로 업데이트되며 모든 장치에서 사용할 수 있습니다 교육 강좌가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Microsoft Power Bi를 사용하여 일련의 샘플 데이터 세트를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 데이터에 대한 중요한 통찰력을 제공하는 시각적으로 매력적인 대시 보드를 만듭니다 여러 데이터 소스의 데이터를 얻고 통합하십시오 팀 구성원과의 시각화 작성 및 공유 Power BI Desktop으로 데이터 조정 청중 비즈니스 관리자 비즈니스 분석가 데이터 분석가 비즈니스 인텔리전스 (BI) 및 데이터웨어 하우스 (DW) 팀 보고서 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| matlabprescriptive | Matlab for Prescriptive Analytics | 14 hours | Prescriptive Analytics는 기술적 분석 및 예측 분석과 함께 비즈니스 분석의 한 부문입니다 예측 모델을 사용하여 의사 결정을위한 기반으로 최적화 및 규칙 기반 기법을 사용하여 최적의 결과를 얻기 위해 취할 조치를 제안합니다 강사진이 진행되는이 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 일련의 샘플 데이터에 대한 규범 적 분석을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 처방 분석에 사용되는 주요 개념과 프레임 워크 이해 MATLAB과 도구 상자를 사용하여 데이터 수집, 정리 및 탐색 추론 엔진, 스코어 카드 및 의사 결정 트리를 포함한 규칙 기반 기술을 사용하여 다양한 비즈니스 시나리오를 기반으로 의사 결정을 내립니다 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 불확실성을 분석하고 건전한 의사 결정을 보장합니다 예측 및 규범 모델을 엔터프라이즈 시스템에 배포 청중 비즈니스 분석가 운영 플래너 기능 관리자 BI (비즈니스 인텔리전스) 팀 구성원 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| tidyverse | Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R | 7 hours | Tidyverse는 데이터 정리, 처리, 모델링 및 시각화를위한 다양한 R 패키지 모음입니다 포함 된 패키지 중 일부는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr 및 tibble입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Tidyverse에 포함 된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 데이터 분석 수행 및 매력적인 시각화 작성 샘플 데이터의 다양한 데이터 세트로부터 유용한 결론을 이끌어냅니다 탐색 적 질문에 답하기 위해 데이터 필터링, 정렬 및 요약 처리 된 데이터를 유익한 라인 플롯, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다 Excel, CSV 및 SPSS 파일을 비롯한 다양한 데이터 소스의 데이터 가져 오기 및 필터링 청중 R 언어 초보자 데이터 분석 및 데이터 시각화 초보자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| fsharpfordatascience | F# for Data Science | 21 hours | 데이터 과학은 실제 세계 데이터를 이해하고 해석하기위한 통계 분석, 기계 학습, 데이터 시각화 및 프로그래밍의 응용 프로그램입니다 F #은 효율적인 실행, REPL 스크립팅, 강력한 라이브러리 및 확장 가능한 데이터 통합을 결합하여 데이터 과학에 적합한 프로그래밍 언어입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 F #을 사용하여 일련의 실제 세계 데이터 과학 문제를 해결하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 F #의 통합 데이터 과학 패키지 사용 F #을 사용하여 Excel, R, Matlab 및 Python을 비롯한 다른 언어 및 플랫폼과 상호 운용하십시오 Deedle 패키지를 사용하여 시계열 문제를 해결하십시오 최소한의 productionquality 코드로 고급 분석 수행 함수형 프로그래밍이 과학 및 대용량 데이터 계산에 자연스럽게 어울리는 방법을 이해합니다 F #으로 데이터 액세스 및 시각화 기계 학습을 위해 F # 적용 비즈니스 인텔리전스 및 소셜 게임과 같은 도메인의 문제에 대한 솔루션 탐색 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| datavisualizationreports | Data Visualization: Creating Captivating Reports | 21 hours | 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 다양한 관객을 대상으로 데이터를 시각화하고보고하기위한 기술, 전략, 도구 및 접근법을 학습합니다 또한 사례 연구를 분석하고 논의하여 데이터 시각화 솔루션을 실제 세계에서 적용하여 데이터의 의미를 도출하고 중요한 질문에 답하는 방법을 보여줍니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 읽기 쉽도록 사용자 편의를 위해 가장 적합한 강조 표시, 정렬 및 색 구성표를 사용하여 매력적인 제목, 부제 및 특수 효과로 보고서를 작성하십시오 청중의 정보 요구와 관심에 맞는 디자인 차트 특정 데이터 세트에 대한 최적의 차트 유형 선택 (파이 차트 및 막 대형 차트 제외) 가장 중요하고 관련성있는 데이터를 신속하고 효율적으로 식별 및 분석합니다 보고서 (그래프, infographics, 참조, GIF, 등)에 포함 할 수있는 최상의 파일 형식을 선택하십시오 시계열 데이터, 부분 공유 관계, 지리적 패턴 및 중첩 된 데이터를 표시 할 수있는 효과적인 레이아웃 만들기 효과적인 색상 코딩을 사용하여 정서 분석, 타임 라인, 캘린더 및 다이어그램과 같은 정 성적 및 텍스트 기반 데이터를 표시하십시오 작업에 가장 적합한 도구 (Excel, R, Tableau, 매핑 프로그램 등) 적용 시각화를위한 데이터 세트 준비 청중 데이터 분석가 비즈니스 관리자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| kdbplusandq | kdb+ and q: Analyze Time Series Data | 21 hours | kdb +는 inmemory, columnoriented database이고 q는 내장 된 해석 벡터 기반 언어입니다 kdb +에서 테이블은 벡터의 열이며 q는 테이블 인 것처럼 작업을 수행하는 데 사용됩니다 kdb + 및 q는 고주파수 거래에서 일반적으로 사용되며 Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan 등 주요 금융 기관에서 널리 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 kdb + 및 q를 사용하여 시계열 데이터 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 roworiented 데이터베이스와 columnoriented 데이터베이스의 차이점 이해 고급 분석을 수행하기위한 데이터 선택, 스크립트 작성 및 함수 생성 주식 및 상품 거래 데이터와 같은 시계열 데이터 분석 대형 데이터 세트를 고속으로 저장, 분석, 처리 및 검색하려면 kdb +의 메모리 기능을 사용하십시오 표준 함수 (논증)보다 높은 수준의 함수 및 데이터를 비 벡터 언어에서 일반적인 접근 방식으로 생각하십시오 에너지 거래, 통신, 센서 데이터, 로그 데이터, 기계 및 네트워크 사용 모니터링을 포함하여 kdb +에 대한 시간 민감성 응용 프로그램을 탐색하십시오 청중 개발자 데이터베이스 엔지니어 데이터 과학자 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| deckgl | deck.gl: Visualizing Large-scale Geospatial Data | 14 hours | deckgl은 대규모의 데이터 자산을 탐색하고 시각화 할 수있는 opensource, WebGLpowered 라이브러리입니다 Uber가 창안 한이 도구는지도의 데이터와 같은 지형 공간 데이터 소스에서 통찰력을 얻기 위해 특히 유용합니다 이 instructorled, 라이브 교육 deckgl 뒤에 개념과 기능을 소개하고 데모 프로젝트의 설정을 통해 참가자를 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 매우 큰 컬렉션의 데이터를 가져 와서 매력적인 시각적 표현으로 바꾸십시오 픽업 및 드롭 오프 경험, 네트워크 트래픽 등과 같은 운송 및 여행 관련 유스 케이스에서 수집 된 데이터를 시각화합니다 시간 경과에 따른 데이터의 변화를 나타 내기 위해 지형 공간 데이터에 레이어 기법 적용 deckgl을 React (Reactive 프로그래밍 용) 및 Mapbox GL (Mapbox 기반지도의 시각화 용)과 통합하십시오 deckgl의 다른 사용 사례를 이해하고 탐색하십시오 3D 실내 스캔에서 수집 한 시각화 시각화, 알고리즘 최적화를위한 기계 학습 모델 시각화 등이 있습니다 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| bigdatabicriminal | Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis | 35 hours | 기술의 진보와 정보의 증가는 법 집행이 이루어지는 방식을 변화시키고 있습니다 빅 데이터의 과제는 빅 데이터의 약속만큼이나 까다 롭습니다 데이터를 효율적으로 저장하는 것이 이러한 과제 중 하나입니다 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 일입니다 강사진과 실습을 통해 빅 데이터 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방하기위한 목적으로 이러한 기술을 구현하는 방법을 학습하게됩니다 전세계 법 집행 기관의 사례 연구를 통해 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 빅 데이터 기술과 전통적인 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사하는 동안 이야기를 하나로 묶습니다 데이터 분석을위한 산업용 대용량 데이터 저장 및 처리 솔루션 구현 범죄 수사에 대한 데이터 접근 방식을 가능하게하기위한 가장 적절한 도구 및 프로세스의 채택을위한 제안서 작성 청중 기술적 배경을 가진 법 집행 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| datameer | Datameer for Data Analysts | 14 hours | 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 . |
| zeppelin | Zeppelin for Interactive Data Analytics | 14 hours | Apache Zeppelin은 Hadoop 및 Spark 기반 데이터를 캡처, 탐색, 시각화 및 공유하기위한 웹 기반 노트북입니다 이 강사진 라이브 교육은 대화 형 데이터 분석의 개념을 소개하고 단일 사용자 또는 다중 사용자 환경에서 Zeppelin을 배포하고 사용하는 방법을 통해 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Zeppelin 설치 및 구성 브라우저 기반 인터페이스로 데이터 개발, 구성, 실행 및 공유 명령 줄 또는 클러스터 세부 정보를 참조하지 않고 결과를 시각화합니다 긴 워크 플로우를 실행하고 협업합니다 Scala (Apache Spark 포함), Python (Apache Spark 포함), Spark SQL, JDBC, Markdown 및 Shell과 같은 여러 플러그인 언어 / 데이터 처리 백엔드 중 하나를 사용하십시오 Zeppelin과 Spark, Flink 및 Map Reduce 통합 Apache Shiro로 Zeppelin의 다중 사용자 인스턴스 보안 청중 데이터 엔지니어 데이터 분석가 데이터 과학자 소프트웨어 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| magellan | Magellan: Geospatial Analytics on Spark | 14 hours | Magellan은 대용량 데이터에서 지형 공간 분석을위한 오픈 소스 분산 실행 엔진입니다 Apache Spark 위에 구현 된 Spark SQL을 확장하고 지형 공간 분석을위한 관계형 추상화를 제공합니다 이 강사가 진행된 실습 교육에서는 지형 공간 분석을 구현하기위한 개념과 접근 방식을 소개하고 Magellan on Spark를 사용하여 예측 분석 응용 프로그램을 작성하여 참가자들을 안내합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 규모의 지형 공간 데이터 세트를 효율적으로 쿼리, 구문 분석 및 결합 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 응용 프로그램에서 지형 공간 데이터 구현 공간 컨텍스트를 사용하여 모바일 장치, 센서, 로그 및 웨어러블의 기능 확장 청중 응용 프로그램 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| dashbuilderforengineers | Dashbuilder for Engineers | 7 hours | Dashbuilder는 비즈니스 대시 보드 및 보고서를 시각적으로 생성하기위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 참가자가 Dashbuilder의 설정, 구성, 통합 및 배포 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 JDBC 데이터베이스 및 텍스트 파일과 같은 이기종 소스에서 데이터 추출 커넥터를 사용하여 타사 시스템 및 플랫폼 (예 : jBPM)에 연결합니다 사용자에 대한 역할, 권한 및 액세스 제어 구성 라이브 프로덕션 환경에 Dashbuilder 배포 청중 개발자 IT 및 시스템 설계자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| dashbuilder | Dashbuilder for Business Users | 14 hours | Dashbuilder는 비즈니스 대시 보드 및 보고서를 시각적으로 생성하기위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다 강사진이 진행되는이 강의에서는 참가자가 Dashbuilder를 사용하여 비즈니스 대시 보드 및 보고서를 작성하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 draganddrop을 사용하여 시각적으로 구성하고 개인화하는 대시 보드 차트 라이브러리를 사용하여 다양한 유형의 시각화 작성 대화 형 보고서 테이블 정의 인라인 KPI (핵심 성과 지표) 생성 및 편집 메트릭 표시기의 모양 및 느낌 맞춤 설정 청중 관리자 애널리스트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| JasperSoftBI | JasperSoft BI | 14 hours | JasperReports는 모든 Java 애플리케이션에 임베드 될 수있는 오픈 소스보고 라이브러리입니다 JasperReports Server는 스케줄링 및 권한을 포함한 고급보고 기능을 갖춘 Java EE 웹 애플리케이션입니다 교육 강좌를 통해 참가자는 비즈니스 데이터를보고 상호 작용하는 방법을 배우고 휴대 전화 및 태블릿에서 볼 수있는 보고서 및 대시 보드를 만들고 설계 할 수 있습니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 JasperSoft ETL 프로젝트 설정 및 구성 ETL 작업 설계 및 실행 iReport를 사용하여 차트, 이미지, 하위 보고서 및 크로스 탭 생성 청중 BI 분석가 ETL 개발자 데이터베이스 전문가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| TalendDI | Talend Open Studio for Data Integration | 28 hours | Talend Open Studio for Data Integration은 비즈니스 전반의 다양한 위치에서 데이터를 결합, 변환 및 업데이트하는 데 사용되는 오픈 소스 데이터 통합 제품입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 Talend ETL 도구를 사용하여 Hadoop, Hive 및 Pig를 사용하여 데이터 변환, 데이터 추출 및 연결을 수행하는 방법을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자들은 ETL (Extract, Transform, Load) 및 전파의 기본 개념 설명 Hadoop과 연결할 ETL 메소드 및 ETL 도구 정의 비즈니스 요구 사항에 따라 큰 데이터를 효율적으로 수집, 검색, 소화, 소비, 변형 및 형성합니다 Hadoop (선택 사항), Hive (선택 사항) 및 NoSQL 데이터베이스에서 큰 레코드를 업로드하고 압축을 풉니 다 청중 비즈니스 인텔리전스 전문가 프로젝트 관리자 데이터베이스 전문가 SQL 개발자 ETL 개발자 솔루션 설계자 데이터 아키텍트 데이터웨어 하우징 전문가 시스템 관리자 및 통합 자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 . |
| fintech | Fintech: A Practical Introduction for Managers | 14 hours | Fintech는 재무 + 새로운 기술의 융합을 나타냅니다 강사 훈련에서 참가자들은 Fintech 전략을 구현하는 데 필요한 기술, 방법 및 사고 방식에 대해 이해하게됩니다 이 훈련은 Fintech에 대한 "큰 그림"을 이해하고 과대 광고 및 전문 용어를 해독하고 금융 비즈니스 및 서비스에 적용 할 수있는 새로운 기술을 채택하기위한 첫 단계를 수행해야하는 관리자를 대상으로합니다 이 훈련이 끝나면 참가자들은 조직을위한 실행 가능한 Fintech 전략 제시 핵심 기술의 역할과 기능을 이해하고 설명하십시오 stepbystep 방식으로 새로운 기술을 도입하기위한 실행 계획 초안 작성 청중 금융 업계의 전략가 금융 업계의 기술자 재무 조직 내 이해 관계자 컨설턴트 및 비즈니스 분석가 코스 형식 부분 강연, 부분 토론, 연습 및 사례 연구 그룹 활동 . |
| mbd | Model Based Development for Embedded Systems | 21 hours | 모델 기반 개발 (MBD)은 제어 시스템, 신호 처리 및 통신 시스템과 같은 동적 시스템의보다 빠르고 비용 효율적인 개발을 가능하게하는 소프트웨어 개발 방법론입니다 그것은 전통적인 텍스트 기반 프로그래밍보다는 그래픽 모델링에 의존합니다 강사진과 실습생은 MBD 방법론을 적용하여 개발 비용을 줄이고 임베디드 소프트웨어 제품의 출시시기를 앞당길 수있는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자들은 MBD를 구현하는 데 적합한 도구를 선택하고 활용하십시오 MBD를 사용하여 임베디드 소프트웨어 프로젝트의 초기 단계에서 신속한 개발을 수행하십시오 임베디드 소프트웨어의 시장 출시를 단축하십시오 청중 임베디드 시스템 엔지니어 개발자 및 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| kylin | Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse | 14 hours | Apache Kylin은 대용량 데이터를위한 극한의 분산 분석 엔진입니다 강사가 진행된이 실습에서 참가자는 Apache Kylin을 사용하여 실시간 데이터웨어 하우스를 설정하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Kylin을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터 사용 Snowflake 스키마 지원, 풍부한 SQL 인터페이스, spark cubing 및 subecond query latency와 같은 Apache Kylin의 강력한 기능을 활용하십시오 노트 우리는 Kylin의 최신 버전을 사용합니다 (이 기사 작성 시점에서 Apache Kylin v20) 청중 빅 데이터 엔지니어 빅 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| rforfinance | R Programming for Finance | 28 hours | R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 특정 재무 관련 문제를 해결하기 위해 R을 사용하여 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 R 프로그래밍 언어의 기본 원리 이해 R 패키지 및 기법을 선택하여 다양한 소스 (CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)의 재무 데이터를 구성, 시각화 및 분석합니다 자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 애플리케이션을 구축하십시오 R 응용 프로그램의 문제 해결, 통합 배포 및 최적화 청중 개발자 애널리스트 퀀트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 교육은 금융 전문가들이 직면 한 몇 가지 주요 문제에 대한 솔루션을 제공하는 것을 목표로합니다 그러나 특정 주제, 도구 또는 기술을 추가하거나 자세히 설명하고 싶다면 당사에 연락하여 협의하십시오 . |
| apachedrill | Apache Drill | 21 hours | Apache Drill은 Hadoop, NoSQL 및 기타 Cloud 및 파일 저장 시스템을위한 스키마가 있고 분산 된 inmemory columnar SQL 쿼리 엔진입니다 Apache Drill의 강점은 단일 쿼리를 사용하여 여러 데이터 저장소의 데이터를 조인 할 수 있다는 점입니다 Apache Drill은 HBase, MongoDB, MapRDB, HDFS, MapRFS, Amazon S3, Azure Blob 저장소, Google Cloud Storage, Swift, NAS 및 로컬 파일을 포함하여 수많은 NoSQL 데이터베이스 및 파일 시스템을 지원합니다 Apache Drill은 Google BigQuery라는 인프라 서비스로 사용할 수있는 Google의 Dremel 시스템의 오픈 소스 버전입니다 강사진이 진행하는이 강의에서는 참가자가 Apache Drill의 기초를 배우고 SQL의 기능과 편리 성을 활용하여 코드를 작성하지 않고 여러 데이터 소스에서 대용량 데이터를 대화식으로 쿼리합니다 참가자는 분산 SQL 실행을 위해 드릴 쿼리를 최적화하는 방법도 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Hadoop에서 구조화 된 데이터와 반 구조화 된 데이터에 대한 "셀프 서비스"탐색 수행 SQL 쿼리를 사용하여 알 수없는 데이터뿐 아니라 알려진 쿼리 Apache Drill이 쿼리를 받고 실행하는 방법 이해 Hive의 구조화 된 데이터, HBase 또는 MapRDB 테이블의 반 구조화 된 데이터 및 Parquet 및 JSON과 같은 파일에 저장된 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 분석하는 SQL 쿼리를 작성하십시오 Apache Drill을 사용하여 복잡한 ETL 및 스키마 작업의 필요성을 피하면서 빠른 스키마 검색을 수행하십시오 Apache Drill과 Tableau, Qlikview, MicroStrategy 및 Excel과 같은 BI (Business Intelligence) 도구 통합 청중 데이터 분석가 데이터 과학자 SQL 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 . |
| kibana | Kibana: Essentials | 14 hours | 이 교육은 Elastic Search 사용자에게 Kibana를 소개합니다 Kibana는 Elasticsearch와 함께 작동하도록 설계된 공개 소스 분석 및 시각화 플랫폼입니다 Kibana를 사용하여 Elasticsearch 색인에 저장된 데이터를 검색,보기 및 상호 작용할 수 있습니다 고급 데이터 분석을 쉽게 수행하고 다양한 차트, 테이블 및 맵에서 데이터를 시각화 할 수 있습니다 Kibana를 사용하면 많은 양의 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다 간단하고 브라우저 기반의 인터페이스를 통해 실시간으로 Elasticsearch 쿼리의 변경 사항을 표시하는 동적 대시 보드를 신속하게 만들고 공유 할 수 있습니다 . |
| pentaho | Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) | 28 hours | Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)은 데이터 통합,보고, 대시 보드 및로드 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 패키지입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)의 기능을 극대화하는 방법을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) 설치 및 구성 Pentaho CE 도구의 기본 사항 및 기능 이해 Pentaho CE를 사용하여 보고서 작성 타사 데이터를 Pentaho CE에 통합 Pentaho CE에서 큰 데이터 및 분석 작업 청중 프로그래머 BI 개발자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 . |
| superset | Getting Started with Apache Superset | 14 hours | This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data analysts and data scientists who wish to explore, organize, and visualize data using Apache Superset. By the end of this training, participants will be able to: - Install and configure Apache Superset. - Combine data from different databases. - Visualize large datasets. - Create and share complex dashboards. Format of the Course - Interactive lecture and discussion. - Lots of exercises and practice. - Hands-on implementation in a live-lab environment. Course Customization Options - This training is based on the latest version of Apache Superset. - To request a customized training for this course, please contact us to arrange. - To learn more about Apache Superset, please visit: https://superset.incubator.apache.org |
| pbidash | Power BI Dashboards | 14 hours | Learn how to Get & Transform Data to Prepare Interactive Dashboards Power BI is one of the most popular Data Visualization tool, and a Business Intelligence Tool. Power BI is a collection of data connectors, apps, and software services, which are used to get data from different source, transforms data, and produce beautiful reports. Power BI also allows you to publish them for your organization so that you can access them using mobiles, tablets etc. In this Power BI Tutorial, we will show you the step by step approach to connect with multiple data sources, data transformations, and creating reports like charts, tables, matrix, maps, etc |
| pobidash | Creating Dashboards Using Microsoft Power BI | 14 hours | About the Course: Microsoft Power BI transforms your company data into rich visuals that facilitate new ways of thinking about and organizing your data, so that you can focus on what is important to achieving your goals. This course covers both Power BI on Line and Power BI desktop. Audience: This course is intended for Business Managers, Report Developers, Analysts, Project Managers and Team Leads. At Course Completion Upon completing this course, students will have a basic understanding of the topics below, as well as an ability to utilize and implement the concepts learned. - Power BI - Power BI Desktop - Working with CSV, TXT, and Excel Worksheets - Connecting to Databases - Merging, Grouping, Summarizing, and Calculating Data - Reporting - Power BI Online |
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