대한민국 Data Visualization 과정

Grafana 및 Prometheus은 실시간 대시보드와 통합을 통해 IT 인프라 및 애플리케이션 메트릭을 모니터링, 시각화하고 경고하는 산업 표준 도구입니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 Grafana을 Prometheus 및 여러 데이터 소스와 통합하여 분산 시스템 전체에 걸쳐 실행 가능한 시각화와 경고를 구축하려는 중급에서 고급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Grafana 및 Prometheus을 생산 준비된 설정에서 설치하고 구성합니다.
• SQL, Elasticsearch, InfluxDB 및 클라우드 API를 포함한 여러 데이터 소스를 통합합니다.
• 변수, 템플릿, 변환 및 경고를 사용한 고급 대시보드를 만듭니다.
• 데이터 모델링, 성능 튜닝 및 사용자 액세스 제어에서 모범 사례를 적용합니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 위해 문의해 주십시오.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 오프사이트)은 상호 작용형, 드릴다운 대시보드를 구축하고 동적 임계값과 컨텍스트 업데이트를 구현하려는 중급 수준의 Grafana 사용자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 그래프 바 클릭과 같은 사용자 상호 작용에 반응하는 대시보드를 생성합니다
• 새 탭 없이 자리에서 업데이트되는 시각적 드릴다운을 구현합니다
• 선택 필터 기반의 파이 차트와 자세한 패널을 구성합니다
• 사용자 입력과 실시간 데이터에 반응하는 동적 임계값을 사용합니다

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana를 효과적으로 사용하여 모니터링 솔루션을 설정하고 대시보드를 관리하고 알림을 생성하려는 중급 시스템 관리자와 모니터링 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 관찰가능성과 모니터링의 차이점을 이해하세요.
• Grafana 서버를 설치하고 설정하세요.
• Prometheus, InfluxDB, ElasticSearch 등 다양한 데이터 소스를 구성하고 연결합니다.
• 대시보드와 차트를 만들고, 관리하고, 사용자 정의하세요.
• 변수와 쿼리를 사용하여 동적 대시보드를 만듭니다.
• Grafana를 통해 알림 및 경고를 설정하세요.
• Grafana의 기능을 확장하기 위해 플러그인을 설치하고 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대규모 환경을 효과적으로 관리하고 확장하려는 고급 수준 DevOps 엔지니어 및 SRE를 대상으로 합니다. Prometheus 및 Grafana

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대규모 및 분산 환경을 위한 아키텍트Prometheus 및 Grafana.
• 트래픽이 많은 시스템의 성능을 최적화합니다Prometheus.
• 대규모 데이터 세트 및 복잡한 시각화를 위해 Grafana을 구성합니다.
• 고급 문제 해결 및 확장성 전략을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Prometheus와 Grafana를 사용하여 사용자 정의 메트릭을 효과적으로 내보내고 모니터링하도록 애플리케이션을 계측하려는 중급 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 애플리케이션 모니터링을 위한 맞춤형 메트릭의 중요성을 이해합니다.
• Prometheus에 대한 사용자 정의 메트릭을 내보내는 계측 응용 프로그램.
• Grafana에서 사용자 정의 메트릭을 시각화하기 위해 대시보드를 만들고 구성합니다.
• 개발 라이프사이클에 모니터링을 통합하기 위한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Prometheus와 Grafana를 사용하여 Kubernetes 클러스터에 대한 모니터링 기술을 향상시키고자 하는 고급 Kubernetes 관리자 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Kubernetes 모니터링을 위해 Prometheus과 Grafana을 설정합니다.
• Pod, 노드, 서비스에 대한 주요 지표를 모니터링합니다.
• 클러스터 상태와 성능을 시각화하기 위해 동적 대시보드를 만듭니다.
• 사전 예방적 문제 해결을 위해 알림 전략을 구현합니다.
• Kubernetes 환경에서 모니터링 솔루션 확장을 위한 모범 사례를 적용합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)에서 Grafana와 Prometheus를 활용한 경고 및 자동화 기술을 향상시키고자 하는 고급 DevOps 및 SRE 전문가를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Prometheus에서 고급 경고 규칙을 생성 및 관리합니다.
• Prometheus Alertmanager를 웹훅을 사용하여 외부 도구와 통합합니다.
• 경고에 대한 자동 응답을 통해 문제를 더 빠르게 해결합니다.
• Grafana를 사용하여 경고를 효과적으로 시각화 및 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 통해 클라우드 관찰성을 향상시키고자 하는 중급 클라우드 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana 및 Prometheus를 클라우드 플랫폼과 통합하는 이점을 이해하세요.
• 클라우드 기반 리소스 모니터링을 위해 Prometheus를 설정합니다.
• 클라우드 서비스 메트릭을 시각화하기 위해 Grafana을 구성합니다.
• 확장성을 모니터링하기 위해 클라우드 기반 도구와 통합을 활용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 사용하여 영향력 있는 대시보드를 만들고 모니터링 관행을 최적화하려는 중급 DevOps 및 SRE 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 효과적인 대시보드를 설계하기 위한 모범 사례를 알아보세요.
• 고급Grafana 대시보드 요소를 만들고 구성합니다.
• 동적이고 재사용 가능한 대시보드를 위해 Grafana 템플릿을 활용하세요.
• 운영 인식을 강화하기 위해 경고 메커니즘을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 사용하여 핵심 모니터링 기술을 개발하고자 하는 초보 수준의 시스템 관리자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IT 환경에서 모니터링의 목적과 중요성을 이해합니다.
• 기본 모니터링 작업을 위해 Grafana 및 Prometheus를 설치하고 구성합니다.
• 간단한 대시보드와 알림을 만들어 시스템 성능을 시각화하세요.
• 시스템 가용성 및 성능을 모니터링하기 위한 모범 사례를 적용합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 실습형 강의로, 데이터 과학 초보자들을 대상으로 데이터 시각화를 위한 의미 있고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 학습합니다.

이 강의를 마친 후, 수강생들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 설정하고 데이터 시각화를 위한 탐색 방법을 익힙니다.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯을 생성합니다.
• Seaborn을 사용하여 고급 시각화 기법을 활용합니다.
• 더 나은 발표와 명확성을 위해 플롯을 맞춤화합니다.
• 시각화 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 해석하고 발표합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초보 IT 전문가와 Grafana 및 Prometheus의 기본 사항을 배우고자 하는 DevOps 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana과 Prometheus의 목적과 주요 특징을 이해하세요.
• Linux 환경에 Grafana 및 Prometheus을 설치하고 구성합니다.
• Grafana에서 기본 데이터 소스와 대시보드를 설정합니다.
• Prometheus을 사용하여 시스템 메트릭을 모니터링하고 데이터를 시각화합니다.

Elastic Stack (ELK)은 여러 출처에서 실시간으로 로그 데이터를 검색, 분석 및 시각화할 수 있는 강력한 플랫폼입니다.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 분산 로그 데이터를 관리하고, 알림을 자동화하며, 고급 시각화 및 대시보드를 생성하기 위해 ELK 전문 지식을 심화하려는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 데이터베이스 포함 여러 출처에서 고급 수집 및 파싱 흐름을 구성합니다.
• 다양한 팀이나 사용 사례에 맞춘 사용자 정의 Kibana 대시보드를 만듭니다.
• 이메일 알림과 조건 기반 알림을 구현합니다.
• 정규 표현식을 사용하여 로그 검색 정밀도를 높입니다.
• 안전한 로그 환경의 사용자 역할 및 접근 권한을 관리합니다.
• 자동화 및 통합을 위해 Elasticsearch REST API와 상호작용합니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

교육 사용자 정의 옵션

• 이 교육을 사용자 정의하려면 교육을 요청해 주세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 Grafana와 GLPI의 관리에 필요한 지식과 실용적인 기술을 습득하고자 하는 초급에서 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 시각화 기능을 활용하여 Grafana 대시보드를 생성하고 맞춤화할 수 있습니다.
• 모니터링을 위한 알림과 알림 설정을 구현할 수 있습니다.
• 사용자 계정, 팀, 권한을 관리할 수 있습니다.
• 하드웨어와 소프트웨어 재고 포함 IT 자산을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
• 사용자 지원과 티켓 관리를 위한 헬프데스크 시스템을 구현할 수 있습니다.

이 강사 주도의 라이브 학습 (온라인 또는 현장)에서, 중간 수준의 관리자 및 개발자는 Elasticsearch의 고급 관리 기법을 심화하여 이해하고, Kibana를 통한 대시보드 개발 및 시스템 유지 보수 기법을 학습합니다.

이 학습을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고급 관리 및 대시보드 개발을 위한 Elasticsearch와 Kibana 환경 설정 및 구성.
• Elasticsearch 인덱스, 매핑, 데이터 모델 생성 및 관리.
• Elasticsearch 데이터를 분석하여 유용한 통찰력을 도출하기 위한 고급 쿼리와 필터 개발.
• 다양한 시각화 유형과 기법을 사용하여 Kibana에서 상호작용 대시보드 설계 및 구축.
• Elasticsearch와 Kibana 관리, 최적화 및 문제 해결을 위한 모범 사례 구현.

• 데이터베이스를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• 회귀, 분류 및 기본적인 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다.
• Excel과 Power BI를 사용하여 동적 보고서와 대시보드를 개발할 수 있습니다.
• 통계 기법을 사용하여 결정을 내리고 추세를 분석할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 토론
• 다양한 연습과 실습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

커스텀 교육 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 데이터 분석의 고급 기능을 활용하여 데이터 시각화와 분석을 수행하고자 하는 중간 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 고급 Grafana 개념과 구성 요소에 대한 심층적인 이해를 얻습니다.
• 템플릿 변수와 동적 대시보드를 활용하여 데이터 시각화를 강화합니다.
• 복잡한 쿼리를 수행하기 위해 Grafana Query Language를 사용합니다.
• Grafana 확장, 성능 최적화, 고가용성을 위한 최선의 방법에 대해 학습합니다.

이 교육을 완료한 참가자는 Data Science 및 관련 기술, 방법론, 도구에 대한 실제적이고 현실적인 이해를 얻게 됩니다.

참가자들은 실습을 통해 이 지식을 실천할 기회를 갖게 됩니다. 그룹 상호작용과 강사 피드백은 수업의 중요한 구성 요소를 구성합니다.

이 과정은 Data Science의 기본 개념 소개로 시작하여 Data Science에서 사용되는 도구와 방법론으로 진행됩니다.

청중

• 개발자
• 기술 분석가
• IT 컨설턴트

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Plotly 및 Dash와 함께 Python을 사용하여 분석 애플리케이션을 구축하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 실시간 업데이트 데이터 스트리밍을 위한 실시간 대화형 대시보드를 설정합니다.
• 데이터 과학 솔루션을 위해 Python을 사용하여 대화형 대시보드를 구축합니다.
• 고급 인증 방법으로 대화형 대시보드를 보호하세요.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 데이터 액세스, 분석 및 시각화를 위한 세 가지 접근 방식을 배우게 됩니다. RDMS 데이터베이스에 대한 소개부터 시작합니다. 초점은 SQL 언어를 사용하여 Oracle 데이터베이스에 액세스하고 쿼리하는 것입니다. 그런 다음 Python 언어를 사용하여 프로그래밍 방식으로 RDMS 데이터베이스에 액세스하는 전략을 살펴봅니다. 마지막으로 TIBCO Spotfire를 사용하여 데이터를 그래픽으로 시각화하고 표시하는 방법을 살펴봅니다.

코스의 형식
대화형 강의 및 토론.
많은 연습과 연습.
라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석을 위한 고급 Spotfire Analyst 기술을 배우고자 하는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 팀원들과 시각화를 공유합니다.
• 역할과 액세스 제어를 기반으로 소프트웨어에 대한 액세스를 보호합니다.
• 지도 차트와 같은 시각화를 만듭니다.
• R과 같은 통계 컴퓨팅 언어를 Spotfire와 통합합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

이 현장 강사가 직접 지도하는 교육에서 참가자들은 여러 장치에서 반응형으로 작동하는 웹 기반 데이터 주도 시각화를 만들 수 있습니다.

• D3를 사용하여 상호작용 그래픽, 정보 대시보드, 인포그래픽 및 맵을 만듭니다.
• jQuery와 같은 선택을 사용하여 HTML을 제어합니다.
• 요소 선택 및 데이터 연결을 통해 DOM을 변환합니다.
• SVG를 인쇄 출판물에 사용하기 위해 내보냅니다.

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 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.

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

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육은 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)을 설정하려는 시스템 관리자를 대상으로 합니다. 이 과정을 실행하려면 최소 3명의 대표가 필요합니다.

교육은 ELK 아키텍처와 기능에 대한 논의로 시작하여 라이브 랩 구현 및 연습으로 넘어갑니다. 실습 연습은 교육의 중요한 부분을 구성하며, 참가자에게 진행 상황에 대한 피드백을 받는 동안 지식을 실천할 기회를 제공합니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 현장)은 R의 기초를 마스터하고 데이터 작업 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 환경과 RStudio 인터페이스를 이해합니다.
• R 명령 및 패키지를 사용하여 데이터셋을 가져오고 조작하고 탐색합니다.
• 기본적인 통계 분석과 데이터 요약을 수행합니다.
• 베이스 R과 ggplot2를 사용하여 시각화를 생성합니다.
• 워크스페이스, 스크립트 및 패키지를 효과적으로 관리합니다.

대한민국(현장 또는 원격)에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 데이터 모니터링 및 시각화에 Grafana을 사용하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana에서 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 고가용성을 위해서는 Grafana을 설정하세요.
• 데이터로 패널과 대시보드를 사용자 정의하세요.
• 빠른 로딩 속도를 위해 역방향 프록시를 구성하십시오.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana and Graphite를 사용하여 데이터를 시각화하고 모니터링하려는 웹 개발자 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 시스템 및 애플리케이션에 대한 지표를 집계하고 시각화합니다.
• 애플리케이션 측정항목을 수집하기 위한 StatsD 클라이언트를 만듭니다.
• Grafana을 사용하여 유익하고 역동적인 대시보드를 구축하세요.
• 백엔드 성능에서 통찰력을 얻으세요.

이 교육은 Kibana를 사용자에 게 소개 합니다.

Kibana는 Elasticsearch와 함께 작동 하도록 설계 된 오픈 소스 분석 및 시각화 플랫폼입니다. Kibana를 사용 하 여 Elasticsearch 인덱스에 저장 된 데이터를 검색 하 고 보고 상호 작용할 수 있습니다. 고급 데이터 분석을 쉽게 수행 하 고 다양 한 차트, 테이블 및 맵에서 데이터를 시각화할 수 있습니다.

Kibana를 사용 하면 대량의 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 간단한 브라우저 기반 인터페이스를 통해 Elasticsearch 쿼리의 변경 사항을 실시간으로 표시 하는 동적 대시보드를 신속 하 게 작성 하 고 공유할 수 있습니다.

이 과정은 상업용 MATLAB 패키지에 대한 대체 프로그램을 알고 싶은 사람들을 위한 것입니다. 3일간의 교육에서는 환경 이동과 데이터 분석 및 엔지니어링 계산을 위한 OCTAVE 패키지 수행에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다. 교육 대상자는 초보자뿐만 아니라 프로그램을 알고 지식을 체계화하고 기술을 향상시키고 싶은 사람들입니다. 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 필수는 아니지만 학습자의 지식 습득을 크게 촉진할 것입니다. 이 과정에서는 다양한 실제 사례를 통해 프로그램을 사용하는 방법을 보여줍니다.

대시보드를 준비하기 위해 데이터를 가져오고 변환하는 방법을 배우세요

Power BI는 데이터 시각화 도구이자 비즈니스 인텔리전스 도구 중 가장 인기 있는 도구입니다. Power BI는 다양한 소스에서 데이터를 가져오고, 변환하고, 아름다운 보고서를 생성하는 데 사용되는 데이터 커넥터, 앱 및 소프트웨어 서비스 모음입니다.

Power BI는 조직 내에서 이를 게시하여 모바일, 태블릿 등을 통해 접근할 수 있도록 합니다. 이 Power BI 튜토리얼에서는 여러 데이터 소스에 연결하고, 데이터 변환, 그리고 차트, 표, 매트릭스, 지도 등 다양한 보고서를 생성하는 단계별 접근 방식을 안내합니다.

과정 개요:

Microsoft Power BI는 회사의 데이터를 풍부한 시각화로 변환하여 새로운 방식으로 데이터를 정리하고 분석할 수 있게 하여 목표 달성에 중요한 사항에 집중할 수 있도록 합니다. 이 과정은 Power BI 온라인 및 Power BI 데스크탑을 모두 다루고 있습니다.

대상:

이 과정은 Business 관리자, 보고서 개발자, 분석가, 프로젝트 관리자 및 팀 리더를 대상으로 합니다.

과정 완료 후:

이 과정을 수강한 후 학생들은 다음 주제에 대한 기본적인 이해와 학습한 개념을 활용하고 구현할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

• Power BI
• Power BI 데스크탑
• CSV, TXT 및 Excel 워크시트와 작업
• Database에 연결
• 데이터 병합, 그룹화, 요약 및 계산
• 보고서 작성
• Power BI 온라인

Microsoft Power BI 는 데이터를 분석하고 통찰력을 공유하기위한 무료 SaaS (Software as a Service) 제품군입니다. Power BI 대시 보드는 가장 중요한 메트릭을 한 곳에서 360도 볼 수 있으며 실시간으로 업데이트되며 모든 장치에서 사용할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육 (현장 또는 원격)은 완벽한 Power BI 대시 보드를 설계하려는 비즈니스 관리자, 비즈니스 분석가, 데이터 분석가, 보고서 개발자 및 팀 단장을 대상으로합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 중요한 규칙에 따라 아름답고 효율적인 대시 보드를 설계하십시오.
• 표시 할 데이터의 종류에 따라 적절한 차트를 선택하십시오.

코스 형식

• 대화 형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 실제 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)에서 참가자는 Microsoft Power BI를 사용하여 일련의 샘플 데이터 세트를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 시각적으로 매력적인 대시보드를 만듭니다.
• 여러 데이터 소스에서 데이터를 얻고 통합합니다.
• 팀 구성원과 시각화를 구축하고 공유합니다.
• Power BI 데스크탑으로 데이터를 조정합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을 사용하여 코드에서 직접 대화형 데이터 시각화를 구축하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 데이터 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 데이터 시각화 핵심 개념, 사용 사례 및 도구를 이해합니다.
• Python에서 사용할 수 있는 다양한 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Folium)를 살펴보세요.
• Python을 사용하여 선 도표, 통계 그래프, 지리 공간 및 기타 복잡한 데이터 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.
• 데이터를 표현하고 해석하는 모범 사례와 기술을 알아보세요.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도 하에서의 실습 교육은 데이터 분석가와 웹 개발자가 Qlik Sense에서 연관 모델을 개발하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 데이터 과학에서 Qlik Sense를 적용합니다.
• Qlik Sense 인터페이스를 사용하고 탐색합니다.
• AI 상호작용을 통해 데이터 문해력 있는 직원을 구성합니다.
• Qlik Sense로 데이터 중심의 기업을 구성합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 조직 내 의사 결정을 지원하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QliKView를 사용하여 데이터를 분석하고 표시합니다.
• QlikView의 데이터 검색을 활용하여 의사 결정을 지원하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 QlikView을 사용하여 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• QlikView을 설치하고 구성하세요.
• QlikView 스크립팅을 통해 다양한 소스의 데이터를 변환합니다.
• QlikView을 사용하여 데이터 모델을 구축합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석을 위한 기본 Spotfire Analyst 기술을 배우고자 하는 비즈니스 분석가와 데이터 분석을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TIBCO Spotfire를 설치하고 구성하세요.
• 다양한 데이터베이스의 데이터를 결합합니다.
• 대용량 데이터 세트를 시각화합니다.
• 복잡한 대시보드를 만들고 공유하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 TIBCO Spotfire X의 인공 지능 기능을 사용하여 데이터를 시각화, 변환 및 분석하려는 비즈니스 분석가 및 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TIBCO Spotfire X를 설치하고 구성하세요.
• TIBCO Spotfire X의 기능과 아키텍처를 이해하세요.
• 증강 분석과 예측 분석의 개념을 이해합니다.
• Spotfire X를 사용하여 데이터를 로드, 처리 및 시각화하는 방법을 알아보세요.
• 대화형이고 향상된 데이터 시각화를 만듭니다.

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 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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Business이벤트 및 ActiveMatrix Service Bus를 사용하여 이벤트 기반 애플리케이션을 개발, 배포 및 관리하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 개발을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정하세요.
• 분산되고, 상태 저장이 가능하며, 규칙 기반의 이벤트 처리 시스템을 구축합니다.
• 비즈니스 이벤트 데이터를 관리하고 적절한 비즈니스 규칙을 실행합니다.
• 대규모 데이터 기반 애플리케이션에서 이벤트 응답 시간을 줄입니다.
• 사기 감지, 추적 및 추적, 실시간 고객 제안 생성 등을 위한 애플리케이션을 구축합니다.

이 강사 주도의 실습 교육(온라인 또는 현장)은 TIBCO Statistica 기능을 활용하여 분석 워크플로우와 모델을 생성하고자 하는 엔지니어, 연구원 및 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• TIBCO Statistica 프로그램을 설치하고 탐색하여 데이터 분석 프로젝트를 구축하고 관리할 수 있습니다.
• 통계 기본 원리를 이해하여 데이터 분석하고 비즈니스에 유용한 통찰력을 도출할 수 있습니다.
• TIBCO Statistica를 활용하여 빅 데이터 및 머신러닝과 관련된 고급 주제를 탐구할 수 있습니다.

수강 대상

과정 형식

이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사는 Tidyverse에 포함된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.

Tidyverse은 데이터를 정리, 처리, 모델링 및 시각화하는 데 유용한 다양한 R 패키지의 모음입니다. 포함된 패키지는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, 그리고 tibble이 있습니다.

• R 언어 초보자
• 데이터 분석 및 시각화 초보자

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

• 데이터 분석을 수행하고 매력적인 시각화를 만듭니다.
• 다양한 샘플 데이터셋에서 유용한 결론을 도출합니다.
• 탐색 질문에 답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약합니다.
• 처리된 데이터를 정보 있는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다.
• Excel, CSV, SPSS 파일 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링합니다.

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