Online Business Intelligence Training in Magyarország

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level data professionals who wish to learn how to use Datameer to prepare, analyze, and visualize data using modern techniques, guided workflows, and the latest Datameer interface.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create and manage data projects within Datameer's workspace.
• Connect to modern data platforms including Snowflake, cloud storage, and databases.
• Perform data transformation using visual, code-free workflows or SQL.
• Collaborate with teams using metadata management and project sharing.
• Use visual exploration tools to profile and understand datasets.
• Create and share rich data visualizations and dashboards.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű pénzügyi elemzőknek szól, akik hatékonyan szeretnék integrálni az AI-t adatelemzési folyamataikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI alkalmazását a pénzügyi ágazatra jellemző adatelemzésben.
• Készségek fejlesztése prediktív és előíró modellek felépítéséhez a pénzügyi elemzéshez.
• Ismerje meg, hogyan implementálhat gépi tanulási algoritmusokat a pénzügyi adatfeldolgozáshoz.
• Javítsa az adatok megjelenítését, és értelmezze az összetett mesterséges intelligencia által vezérelt betekintést a döntéshozatalhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adat- és üzleti elemzőknek szól, akik irányítópultokat szeretnének létrehozni, kezelni és adminisztrálni az Amazon QuickSight segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Amazon QuickSight előnyeit, használati eseteit és főbb funkcióit.
• Ismerje meg a QuickSight összekapcsolását több adatforrással, és készítsen interaktív adatvizualizációkat és irányítópultokat.
• Alkalmazzon biztonsági és hozzáférés-szabályozást a QuickSightban.
• Használja a QuickSightba beépített gépi tanulási képességeket a továbbfejlesztett adatbetekintés érdekében.
• Tervezzen, hozzon létre és szabjon testre QuickSight irányítópultokat az üzleti betekintések kinyeréséhez és megjelenítéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adat- és üzleti elemzőknek szól, akik a BIRT segítségével kívánják hatékonyan létrehozni és telepíteni az üzleti intelligencia jelentéseket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a BIRT keretrendszer architektúráját és összetevőit.
• Tervezzen és készítsen informatív, dinamikus jelentéseket a BIRT Report Designer segítségével.
• Használja a BIRT szkriptelési képességeit, hogy üzleti logikát adjon a jelentésekhez.
• Optimalizálja és telepítse a BIRT-jelentéseket webalkalmazásokon és önálló alkalmazásokon belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű üzleti elemzőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék kihasználni a Oracle BI-t, hogy értékes betekintést nyerjenek adataikból.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Hatékonyan navigálhat és használja a Oracle BI felületet. Az üzleti igényekhez igazodó jelentéseket és irányítópultokat hozhat létre és testreszabhat. Ad-hoc elemzés készítése különféle BI-eszközök segítségével. Használjon fejlett funkciókat az átfogó adatfeltáráshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű üzleti elemzőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék kihasználni a SAS BI erejét, hogy értelmes betekintést nyerjenek az adatokból.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Hatékonyan navigálhat és használja a SAS BI felületet. Személyre szabott jelentéseket és irányítópultokat hozhat létre az üzleti igényekhez igazodva. Ad-hoc elemzés készítése különféle BI-eszközök segítségével. Használja ki a fejlett funkciókat az átfogó adatfeltáráshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti elemzőknek és adatelemzőknek szól, akik alapvető készségeket szeretnének elsajátítani a SAP BusinessObjects BI használatában a nyers adatok értelmes betekintésekké alakításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Navigáljon és használja a SAP BusinessObjects BI felületet. Hozzon létre és szabjon testre üzleti jelentéseket és irányítópultokat. Ad-hoc elemzést végezhet különféle BI-eszközök segítségével. Használja a fejlett funkciókat az adatok alapos feltárásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék elsajátítani a fejlett adatintegrációs és vizualizációs technikákat a Looker Studio-ben, és megtanulják, hogyan kapcsolhatók össze különböző adatforrások, hogyan tervezhetnek lenyűgöző irányítópultokat. , és automatizálja a jelentéskészítési munkafolyamatokat a jobb üzleti döntések meghozatala érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Csatlakoztasson és integráljon több adatforrást a Looker Studio-be.
• Hozzon létre egyéni mutatókat és számított mezőket személyre szabott elemzéshez.
• Fejlett vizualizációk tervezése, beleértve az interaktív szűrőket és diagramokat.
• Automatizálja a jelentéskészítési munkafolyamatokat a valós idejű adatok frissítéséhez.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a vizuális történetmesélés és a jelentések testreszabása terén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű, haladó szintű tanácsadóknak és pénzügyi szakembereknek szól, akik szeretnének felkészülni a Cognos Analytics minősítésre, és szakértelmet szeretnének szerezni a pénzügyi adatok elemzésében, beleértve a szállítói kötelezettségekre, a kincstárra és a kiadásokra vonatkozó modulokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékonyan navigálhat és használja a Cognos Analytics felületét.
• Pénzügyi jelentések és irányítópultok fejlesztése és testreszabása.
• Adatmodellek kezelése és lekérdezések optimalizálása.
• Készüljön fel a Cognos Analytics minősítési vizsgára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szakembereknek szól, akik a Excel és Google Sheets fejlett adatszolgáltatási funkcióinak felhasználásával növelni szeretnék termelékenységüket és hatékonyságukat. szervezés, elemzés és együttműködés.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigáljon és használja a Excel és Google Sheets alapvető szolgáltatásait.
• Végezzen adatelemzést és hozzon létre gyakorlatias betekintést fejlett táblázatkezelési technikák segítségével.
• Együttműködjön valós időben a Google Sheets segítségével a zökkenőmentes csapatmunka érdekében.
• Hozzon létre újrafelhasználható sablonokat jelentéskészítéshez, nyomon követéshez és projektmenedzsmenthez.

Microsoft Fabric egy egységes analitikai platform, amely összefogja az adatmérnöki, adatintegrációs, adatárház, adat tudomány, valós idejű analitika, és üzleti intelligencia funkciókat egy fedél alatt.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadáson) képzés középszintű adatprofesszionálisokat céloz meg, akik a Microsoft Fabric használatával szeretnének modern adattalános megoldásokat építeni, integrált analitikai, kormányzati és vizualizációs eszközökkel.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni a Microsoft Fabric komponenseit és azok integrálását a Microsoft ekoszisztémával.
• Fabric munkahelyeket létrehozni és kezelni megfelelő hozzáférési ellenőrzéssel.
• Lakehouseokat építeni és kezelni, hogy az adatokat központosítsák és elemzék.
• Notebookokat használni a Python és SQL segítségével a kutatási elemzéshez és átalakításhoz.
• Adatfolyamokat létrehozni és automatizálni vizuális pipeline-ok segítségével.
• Adatokat modellálni és kezelni a Data Warehouse és Szemantikus Modell rétegeivel.
• Interaktív dashboardokat tervezni és publikálni Power BI segítségével a Fabricben.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezeletlen megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ez a kurzus testreszabására, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Modul 1 – Bevezetés a Microsoft Fabric-be

• A platform és komponensei áttekintése.
• Integráció a Microsoft 365 és más Microsoft szolgáltatásokkal.
• Különbségek a Data Factory, Synapse és Fabric között.

Modul 2 – Munkahelyek létrehozása és kezelése

• Fabric munkahelyek megértése.
• Munkahelyek létrehozása és szervezése.
• Engedélyek és hozzáférés kezelése.

Modul 3 – Lakehouse a Fabricben

• Lakehouse koncepció: Data Lake + Data Warehouse kombinációja.
• Lakehouse létrehozása a Fabricben.
• Adatok importálása és kezelése.

Modul 4 – Notebookok a Fabricben

• Bevezetés a Notebookokba (Python, SQL).
• Notebookok létrehozása és futtatása a Fabricben.
• Kutatási elemzés és adatátalakítás eszközei.

Modul 5 – Pipeline-ok (Vizuális ETL)

• ETL koncepciók a Microsoft Fabric-ben.
• Vizuális pipeline-ok létrehozása az adatok bevitele és átalakításához.
• Adatfolyamok időzítése és monitorozása.

Modul 6 – Data Warehouse

• Data Warehouse-ok létrehozása a Fabricben.
• Táblamodellezés és kapcsolatok.
• Integráció más adatforrásokkal és rétegekkel.

Modul 7 – Szemantikus Modell

• Mi az a szemantikus modell és miért fontos.
• Analitikai modellek létrehozása és szerkesztése.
• Mérések, hierarchiák és KPI-k.

Modul 8 – Jelentések készítése Power BI-ben

• Kapcsolódás a szemantikus modellhez.
• Best practices dashboardok tervezésekor.
• Jelentések megosztása és publikálása a Fabricben.

Összefoglalás és következő lépések

Microsoft Fabric egy egységes analitikai platform, amely összefogja az adatmérnöki, adatintegrációs, adatárház, adat tudomány, valós idejű analitika, és üzleti intelligencia funkciókat egy fedél alatt.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadáson) képzés középszintű adatprofesszionálisokat céloz meg, akik a Microsoft Fabric használatával szeretnének modern adattalános megoldásokat építeni, integrált analitikai, kormányzati és vizualizációs eszközökkel.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni a Microsoft Fabric komponenseit és azok integrálását a Microsoft ekoszisztémával.
• Fabric munkahelyeket létrehozni és kezelni megfelelő hozzáférési ellenőrzéssel.
• Lakehouseokat építeni és kezelni, hogy az adatokat központosítsák és elemzék.
• Notebookokat használni a Python és SQL segítségével a kutatási elemzéshez és átalakításhoz.
• Adatfolyamokat létrehozni és automatizálni vizuális pipeline-ok segítségével.
• Adatokat modellálni és kezelni a Data Warehouse és Szemantikus Modell rétegeivel.
• Interaktív dashboardokat tervezni és publikálni Power BI segítségével a Fabricben.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezeletlen megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ez a kurzus testreszabására, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

• Alapvető adatkoncepciók és felhőszolgáltatások ismerete.
• Tapasztalata van adatalitikai eszközökkel, például Power BI vagy SQL.
• Ismerős a Microsoft 365 környezettel.

Célközönség

• Adatanalitikusok és mérnökök.
• Business intelligencia fejlesztők.
• IT-szakemberek, akik Microsoft adatplatformokon dolgoznak.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és rendszergazdáknak szól, akik szeretnék megtanulni és használni a Sisense-t nagy adatkezelésre és megjelenítésre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Sisense alapfogalmait és működését.
• Hozzon létre egy Sisense irányítópultot a nagy adatok megjelenítéséhez és az adatvezérelt üzleti döntések végrehajtásához.
• Több forrásból származó adatok egyesítése és kezelése.
• Használja a Sisense-t az adatok gyors manipulálásához és megjelenítéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai adminisztrátoroknak szól, akik a Plunk segítségével kívánják profilozni és kezelni az IT infrastruktúrát, optimalizálni a rendszerarchitektúrát, hatékonyan végezni a hibaelhárítást és kiaknázni Splunk lehetőségeit. átfogó adatelemzési és valós idejű monitorozási lehetőségek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A teljes Splunk infrastruktúra megértése és kezelése.
• Mester Splunk architektúra és összetevők.
• A gyakori és speciális problémák hatékony megoldása.
• Használja ki a Splunk-t a benne rejlő teljes potenciállal az adatelemzéshez, -figyeléshez és -jelentésekhez.
• Adminisztrálja az adatbevitelt, a felhasználókezelést és a rendszerkonfigurációkat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatbázis-szakértőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket összetett jelentések készítésében, jelentéssablonok testreszabásában és a JasperReports más rendszerekkel való integrációjában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezhet összetett, többoldalas jelentéseket fejlett elrendezésekkel, rögzített űrlapokkal változó szakaszokkal és dinamikus tartalommal.
• Hozzon létre speciális diagramokat, grafikonokat és pivot táblákat az adatok megjelenítéséhez, valamint integráljon aljelentéseket és csoportosítást a részletes adatok megjelenítéséhez.
• Végezzen biztonsági intézkedéseket, kezelje a felhasználói engedélyeket, és használja a JasperReports szervert a jelentések ütemezéséhez és terjesztéséhez.

Ez tanfolyam, amelyet oktató vezet (online vagy helyszínen), azok számára szól, akik adattudósak és adatanalitikák, akik meg akarnak tanulni, hogyan használják minden eszközt a fejlesztői eszköztárban Alteryx Designer-ban.

Ez a tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanulják meg, hogyan használják és konfigurálják az összes eszközt a fejlesztői fülben.
• Hatékony munkameneteket terveznek Alteryx használatával a dinamikus, validálás és teszteszközökkel.
• Megtanulják, hogyan használják az API-eszközöket a webadatok letöltéséhez és elemzéséhez.
• Használják a Alteryx szkripteszközöket, beleértve Python és R.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adatelemzőknek vagy bárkinek, aki AWS QuickSight adatelemzést és -vizualizációt kíván használni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a AWS QuickSight alapfogalmait.
• A AWS QuickSight segítségével adatelemzést, jelentéseket és statisztikákat hozhat létre.
• Az AWS használatával kapcsolatokat hozhat létre az adatok között a továbbfejlesztett elemzés érdekében.
• Ismerje meg a különböző típusú vizualizációkat az adatok megértésében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék megérteni a Cognos 11 elméleti vonatkozásait, és meg akarják tanulni annak hatékony használatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Cognos 11 különbségeit és fejlesztéseit a Cognos 10-hez képest.
• Használja a továbbfejlesztett adatmodult és adatkezelési funkciókat a hatékonyabb adatkezelés érdekében.
• A zökkenőmentes átmenethez és a Cognos 11 optimális használatához alkalmazza a bevált gyakorlatokat.

Ez oktatóvezetett, élő tréning (online vagy helyszínen) azoknak a középfokú adatokkal foglalkozó szakembereknek szól, akik a Microsoft Fabric használatával szeretnének egy lakehouse megoldást megvalósítani.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni a Microsoft Fabric architektúráját és komponenseit.
• Beállítani és kezelni egy Lakehouse-t a Microsoft Fabric-ben.
• Adatok bevitelét és átalakítását végezni a Apache Spark-ben.
• Delta Lake táblákat használni adatok verziózásához és kezeléséhez.
• Adatbevitel csöveket valósítani Dataflows Gen2 segítségével.
• Adatcsöveket irányítani a Data Factory segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik az Google Sheets-et szeretnék használni az adatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen táblázatokat az Google Táblázatok segítségével.
• Használjon olyan képleteket, amelyek az Google Sheetsben és a Excel-ban is működnek.
• Formázza és elemezze az adatokat.
• Adatvizualizációk létrehozása diagramokkal és grafikonokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű résztvevőknek szól, akik alapvető készségeket szeretnének építeni az adatok megjelenítéséhez és jelentéskészítéséhez a Looker Studio segítségével, és megtanulják az adatforrások összekapcsolását. , hatékonyan vizualizálhatja az információkat, és gyakorlati betekintést nyerhet.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Looker Studio fő jellemzőit és használati eseteit.
• Állítsa be a Looker Studio-ot, és csatlakozzon különféle adatforrásokhoz.
• Hozzon létre vonzó irányítópultokat diagramokkal, grafikonokkal és szűrőkkel.
• Testreszabhatja a jelentéseket az adott közönségnek és üzleti igényeknek megfelelően.
• Hatékonyan működjön együtt és ossza meg az irányítópultokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a Splunk megértését, és a Splunk Fundamentals 1-ben megszerzett alapismereteikre építenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Végezzen speciális kereséseket a Splunk hatékony keresési parancsaival és képességeivel.
• Használjon alkereséseket, statisztikai parancsokat és kiértékelő funkciókat az adatok elemzéséhez.
• Hozzon létre kifinomult jelentéseket és irányítópultokat fejlett megjelenítési lehetőségekkel.
• Figyelmeztetések és ütemezett jelentések végrehajtása figyelési és értesítési célokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű számítástechnikai szakembereket céloz meg, akik szeretnék felhasználni Stata-ot a statisztikai elemzéshez és integrálni azt az R-vel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékonyan használható Stata adatelemzéshez és statisztikai modellezéshez.
• Hasonlítsa össze a Stata funkcióit az SPSS-sel és az R-vel.
• Integrálja a Stata-et R-vel a zökkenőmentes statisztikai számításokhoz.
• Munkafolyamatok fejlesztése és automatizálása a Stata és az R használatával.

A képzés az MS SQL Server 2008-on alapuló adattárház-környezet létrehozásának alapjairól szól.

A kurzus résztvevői elsajátítják az MS SQL Server 2008-on futó adattárház tervezésének és kivitelezésének alapjait.

Ismerkedjen meg egy egyszerű ETL folyamat felépítésével a SSIS alapján, majd tervezzen és implementáljon egy adatkockát az SSAS segítségével.

A résztvevő képes lesz kezelni az OLAP adatbázist: adatbázis létrehozása és törlése OLAP Partíció változásainak online feldolgozása.

A résztvevő elsajátítja a szkriptelés XML / A és MDX ismereteit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adatelemzőknek, adattudósoknak és adatmérnököknek szól, akik fejlett adatkeresést, elemzést és vizualizációt szeretnének végezni a Splunk segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy Splunk alkalmazást és egy technológiai bővítményt.
• Használjon különböző adatbeviteli módszereket és forrásokat.
• Speciális keresés, elemzés és nagy adatkészletek vizualizálása.
• Az irányítópultok és jelentések testreszabása és megosztása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek, adattudósoknak és adatmérnököknek szól, akik fejlett adatelemzést és -vizualizációt szeretnének végezni a Apache Superset segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Apache Superset-t.
• Valósítson meg fejlett adatelemzést és -vizualizációt a Apache Superset segítségével.
• Az irányítópultok és jelentések testreszabása és megosztása.
• Biztonság kezelése a Apache Superset-ban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik algoritmikus kereskedéssel szeretnék automatizálni a kereskedést, Python és R.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon algoritmusokat az értékpapírok speciális lépésekben történő gyors vásárlásához és eladásához.
• Csökkentse a kereskedéssel kapcsolatos költségeket az algoritmikus kereskedés segítségével.
• A részvényárak automatikus nyomon követése és a kereskedések lebonyolítása.

Ez online vagy helyszíni oktatóvezetett tanfolyam a Alteryx adatok feldolgozására és vizualizálására vágyó adatanalitikusok számára.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Alteryx használatával javítani a üzleti intelligenciát és üzleti analitikát.
• Kod nélkül végeznek ETL műveleteket.
• Adatokat vizualizálnak egy adatanalitikus szoftvercsomaggal, mint például a Excel.

Ez oktatóvezetett, élőképzési (online vagy előadási) képzés azokra a data tudósokra irányul, akik szeretnék Alteryx -t használni adatok elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adatok előkészítése Alteryx-ben később Power BI-ben vagy Excel-ben történő vizualizálásra.
• ETL műveletek létrehozása és végrehajtása minimális vagy nulla kód használatával.
• R kód beágyazása Alteryx-be.

A "Big Data és az AI a bankszektorban" képzések során biztosítjuk a banki szakemberek számára a szükséges tudásokat és készségeket ahhoz, hogy ki tudják használni Big Data és az művészeti intelligencia erejét. A résztvevők alapvető fogalmakat, technológiákat és gyakorlati alkalmazásokat fogják tanulni Big Data és az AI segítségével a banki szektorban. A képzés elméleti tanítás, esettanulmányok, gyakorlati munkák és viták foglalkozik a szabályozási következményekkel, etikai kérdésekkel és legjobb gyakorlatokkal.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

1. Alapfogalmak megértése: Alapvető ismereteket nyújtunk Big Data és az AIről, beleértve azok jelentőségét a banki szektorban.
2. Technológia tanulmányozása: Ismereteket szereznek a résztvevők a Hadoop és Spark által képviselt Big Data alapvető technológiákról és a NoSQL adatbázisok relevanciájáról.
3. Adatforrások hasznosítása: Tanítjuk a résztvevőknek, hogy azonosítsák és használják a különböző belső és külső adatforrásokat hatékony banki műveletekhez.
4. AI alkalmazások: Bemutató a résztvevőknek az AI technikák használatáról bankvizsgálatokban, például a kockázatértékelésben, csalásfelderítésben és előrejelző modellben.
5. Adat-analitika alkalmazása: Adat-analitikai módszereket tanítunk a résztvevőknek trendfelismerés és kockázatkezelés céljából banki kontextusban.
6. Etikai kérdések kezelése: Megvitás a Big Data és az AI etikai következményeiről a banki szektorban és a szabályozások betartásának fontosságáról.
7. Jövőbeli trendek előkészítése: Elkészítjük a résztvevőköt a jövőbeli technológiai innovációkra, és stratégiákat fejlesztünk a Big Data és az AI integrálására a banki gyakorlatokba.

A technológiák fejlődése és a növekvő információmennyiség számos iparágban, köztük a kormányzatban is megváltoztatja az üzletvitelt. GoAz állami adatgenerálás és a digitális archiválás aránya növekszik a mobileszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és a polgároknak szánt portálok gyors növekedése miatt. A digitális információk bővülésével és összetettebbé válásával az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és selejtezés is egyre összetettebbé válik. Az új rögzítési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítségével a szervezetek betekintést nyerhetnek strukturálatlan adataikból. A kormányzati piac egy fordulóponthoz ért, felismerve, hogy az információ stratégiai eszköz, és a kormányzatnak meg kell védenie, ki kell használnia és elemeznie kell a strukturált és a strukturálatlan információkat is, hogy jobban szolgálja és megfeleljen a küldetés követelményeinek. Miközben a kormányzati vezetők arra törekednek, hogy adatvezérelt szervezeteket fejlesszenek ki, hogy sikeresen teljesítsék küldetésüket, lefektetik az alapot az események, személyek, folyamatok és információk közötti függőségek korrelációjához.

Nagy értékű kormányzati megoldások születnek a legrombolóbb technológiák halmazából:

Mobileszközök és alkalmazások Felhőszolgáltatások Társadalmi üzleti technológiák és hálózatépítés Big Data és elemzés

Az IDC előrejelzése szerint 2020-ra az IT-ipar eléri az 5 billió dollárt, ami körülbelül 1,7 billió dollárral nagyobb a jelenleginél, és az iparág növekedésének 80%-át ezek a 3. platformtechnológiák hajtják majd. Hosszú távon ezek a technológiák kulcsfontosságú eszközök lesznek a megnövekedett digitális információk összetettségének kezelésében. A Big Data az egyik intelligens iparági megoldás, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon azáltal, hogy a nagy mennyiségű – kapcsolódó és független, strukturált és strukturálatlan – adatelemzés során feltárt minták alapján fellép.

De ezeknek a bravúroknak a megvalósítása sokkal többre van szükség, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozása. „E Big Data-mennyiségek értelmezéséhez olyan élvonalbeli eszközökre és technológiákra van szükség, amelyek képesek elemezni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és sokrétű információáramokból” – mondta Tom Kalil és Fen Zhao, a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatalának munkatársa az OSTP Blogon írt bejegyzésében.

A Fehér Ház tett egy lépést afelé, hogy segítsen az ügynökségeknek megtalálni ezeket a technológiákat, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanásából és az ahhoz szükséges eszközökből. elemezze azt.

A Big Data által jelentett kihívások majdnem olyan ijesztőek, mint amennyire az ígérete biztató. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, ezért az ügynökségeknek minimálisra kell csökkenteniük a tárhely megabájtonkénti árát, és könnyű hozzáférést kell biztosítaniuk az adatokhoz, hogy a felhasználók akkor kaphassák meg, amikor és ahogyan szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése fokozza a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik nagy kihívás. Sok ügynökség alkalmaz olyan kereskedelmi eszközöket, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatok hegyeit, és felfedezzék azokat a trendeket, amelyek elősegíthetik a hatékonyabb működést. (A MeriTalk legutóbbi tanulmánya szerint a szövetségi informatikai vezetők úgy gondolják, Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dolláros megtakarításban, miközben teljesíti a küldetés céljait.).

Az egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy foglalkozzanak adataik elemzésével. Például az Oak Ridge National Laboratory Computational Data Analytics Group más ügynökségek számára is elérhetővé tette Piranha adatelemző rendszerét. A rendszer segített az orvoskutatóknak olyan kapcsolatot találni, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aorta aneurizmáira, mielőtt azok fellépnének. A hétköznapibb feladatokhoz is használják, például az önéletrajzok áttanulmányozására, hogy összekapcsolják a jelölteket a munkaerő-felvételi vezetőkkel.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják azt a gondolkodásmódot, amellyel megközelíthetik Big Data technológiákat, felmérik azok hatását a meglévő folyamatokra és politikákra, és alkalmazzák ezeket a technológiákat a bűncselekmények azonosítása és a bűnmegelőzés céljából. Megvizsgálják a világ bűnüldöző szervezeteitől származó esettanulmányokat, hogy betekintést nyerjenek elfogadási megközelítéseikbe, kihívásaikba és eredményeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kombinálja Big Data technológiát a hagyományos adatgyűjtési folyamatokkal, hogy összeállítson egy történetet a nyomozás során.
• Ipari nagy adattárolási és adatfeldolgozási megoldások megvalósítása adatelemzésre.
• Javaslat készítése a legmegfelelőbb eszközök és eljárások elfogadására a bűnügyi nyomozás adatközpontú megközelítésének lehetővé tételére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik R-vel szeretnének programozni a SAS-ban klaszteranalízishez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon fürtelemzést az adatbányászathoz
• Master R szintaxis fürtözési megoldásokhoz.
• Hierarchikus és nem hierarchikus klaszterezés megvalósítása.
• Hozz adatvezérelt döntéseket az üzleti működés javítása érdekében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a data scientist-eknek szól, akik szeretnének a Alteryx-t használni adatok előkészítéséhez vizualizálásra és elemzésre.

Ezen képzés befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Adatok előkészítésére a Alteryx-vel, majd későbbi vizualizálásra.
• Kód nélkül végrehajtani ETL műveleteket.
• A Alteryx kihasználására a üzleti intelligencia és üzleti elemzés javítására.

Apache Druid egy nyílt forrású, oszlop-orientált, elosztott adattároló, Java írva. Úgy tervezték, hogy hatalmas mennyiségű eseményadatot gyorsan elnyeljen, és az alacsony késleltetésű OLAP-lekérdezéseket végre tudja hajtani ezekre az adatokra. A Druidot általában üzleti intelligencia alkalmazásokban használják nagy mennyiségű valós idejű és történelmi adat elemzésére. Kiválóan alkalmas gyors, interaktív, analitikus műszerfalak táplálására a végfelhasználók számára. A Druidot olyan cégek használják, mint az Alibaba, az Airbnb, a Cisco , az eBay, a Netflix, a Paypal és a Yahoo.

Ebben az oktató által irányított, élő kurzusban felfedezzük az adattárház-megoldások néhány korlátozását, és megvitatjuk, hogy a Druid hogyan egészítheti ki ezeket a technológiákat, hogy rugalmas és méretezhető adatfolyam-elemzési köteget képezzen. Számos példán keresztül járunk, és lehetőséget biztosítunk a résztvevőknek a Druid-alapú megoldások laboratóriumi környezetben történő megvalósítására és tesztelésére.

A tantárgy formátuma

• Rész előadás, rész vita, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmi tesztek a megértés felmérésére

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik a IBM Cognos-t szeretnék használni adatelemzéshez és jelentéskészítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az adatok elemzése és megosztása.
• Vizualizálja az üzleti teljesítményt.
• Használjon mesterséges intelligencia által támogatott előkészítést az adatforrások megtisztításához és kombinálásához.
• Fedezze fel az adatok rejtett mintáit az IBM Cognos Analytics beépített AI-funkcióival.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a JasperReports használatát üzleti adatok megtekintésére és interakciójára, valamint telefonokon és táblagépeken megtekinthető jelentések és irányítópultok létrehozására és tervezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• JasperSoft ETL projekt beállítása és konfigurálása
• Tervezzen meg és futtasson egy ETL-feladatot
• Az iReport segítségével diagramokat, képeket, aljelentéseket és keresztlapokat hozhat létre

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Metabase segítségével kívánják gyűjteni, lekérdezni és megjeleníteni az üzleti intelligencia elemzéséhez és jelentéséhez szükséges adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és telepítse a Metabase-t az adatvizualizációk és irányítópultok építésének megkezdéséhez.
• Ismerje meg az adatok lekérdezését, összesítését és megjelenítését a Metabase-ban.
• Használja a Metabase szolgáltatásait és eszközeit SQL lekérdezések írásához.
• Építsen analitikai diagramokat és irányítópultokat, hogy üzleti betekintést nyerjen.
• Ismerje meg a legjobb gyakorlatokat és tippeket a Metabase használatához és a gyakori problémák megoldásához.

Tanulja meg, hogyan lehet adatokat beszerezni és átalakítani az interaktív irányítópultok előkészítéséhez

Power BI az egyik legnépszerűbb Data Visualization eszköz és Business Intelligence eszköz. Power BI adatcsatlakozók, alkalmazások és szoftver szolgáltatások gyűjteménye, amelyek különböző forrásból származó adatok gyűjtésére, adatok átalakítására és gyönyörű jelentések készítésére szolgálnak.

Power BI is lehetővé teszi, hogy közzétegye azokat a szervezete számára, hogy mobiltelefonokkal, táblagépekkel stb. Érje el őket. Ebben a Power BI oktatóprogramban lépésről lépésre megmutatjuk Önnek a kapcsolatot több adatforrással, adatátalakítással és létrehozással jelentések, például táblázatok, táblázatok, mátrix, térképek stb

Pentaho Open Source BI Suite közösségi kiadás (CE) egy üzleti intelligencia csomag, amely adatintegrációt, jelentéstételt, műszerfalakat és betöltési képességeket biztosít.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) szolgáltatásait maximalizálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Pentaho Open Source BI Suite közösségi kiadást (CE)
• Ismerje meg a Pentaho CE eszközök alapjait és jellemzőit
• Jelentések készítése a Pentaho CE használatával
• Integrálja a harmadik fél adatait a Pentaho CE-be
• Nagy adatokkal és elemzéssel Pentaho a Pentaho CE-ben

Közönség

• programozók
• BI fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és webfejlesztőknek szól, akik asszociatív modelleket szeretnének fejleszteni a Qlik Sense-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazza a Qlik Sense-t az adattudományban.
• Használja és navigáljon a Qlik Sense felületén.
• Építsen adatműveltségű munkaerőt mesterséges intelligencia interakcióval.
• Hozzon létre egy adatvezérelt vállalatot a Qlik Sense segítségével.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a QlikView-t a döntéshozatal támogatására szervezetükben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a QlikView-t.
• Adatok elemzése és megjelenítése a QliKView segítségével.
• Használja a QlikView-tól származó adatfelderítéseket a döntéshozatal támogatására.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a résztvevők megtanulják, hogyan kezdjék el a fejlesztést a QlikView-val.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a QlikView-t.
• A különböző forrásokból származó adatok átalakítása QlikView szkriptekkel.
• Adatmodellek készítése a QlikView segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a Redash segítségével szeretnének SQL-alapú lekérdezéseket futtatni és több forrásból származó adatokat megjeleníteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és telepítse a Redash alkalmazást az adatvizualizációk és irányítópultok létrehozásának megkezdéséhez.
• Csatlakoztassa a Redash-t különböző adatforrásokhoz, mint például a Postgres, MongoDB, Databricks stb.
• Ismerje meg, hogyan kérdezhet le és kombinálhat több adatbázis-forrásból származó összetett adatokat.
• Írjon és hajtson végre SQL lekérdezéseket, valamint készítsen együttműködő adatvizualizációkat és irányítópultokat.
• Használja a Redash API-végpontjait más webalkalmazásokkal való integráció engedélyezésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik szeretnének programozni a SAS-ban fejlett adatkezelésre, adatelemzésre és egyebekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Makrók elsajátítása hatékony SAS programok írásához.
• Tanítson modellt, és készítsen előrejelzéseket a nem látott adatokra prediktív modellezéssel.
• Hozzon létre diagramokat és diagramokat az adatok megjelenítéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Splunk segítségével szeretnének keresni, elemezni és megjeleníteni adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Splunk-t.
• Gyűjtsön össze és indexeljen mindenféle gépadatot.
• Valós idejű keresést, elemzést és nagy adatkészletek megjelenítését valósítsa meg.
• Hozzon létre és osszon meg összetett irányítópultokat és jelentéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének adatokat bevinni a Splunk indexelőkbe és manipulálni a Splunk-ban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon különböző adatbeviteli módszereket és forrásokat.
• A továbbítók telepítése, konfigurálása, kezelése és felügyelete.
• Nyers adatok kezelése Splunk-ban.
• Hozzon létre egy Splunk Diag.

Az SSAS (SQL Server Analysis Services) egy Microsoft SQL szerver tranzakciós feldolgozó (OLAP) és adatbányászati eszköz több adatbázisban, táblában vagy fájlban lévő adatok elemzésére. Az SSAS által biztosított szemantikai adatmodelleket olyan ügyfélalkalmazások használják, mint a Power BI, Excel, a Reporting Services és más adatvizualizációs eszközök.

Ezen az oktató által vezetett, élő (helyszíni vagy távoli) képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják az SSAS-t az adatbázisokban és adattárházakban lévő nagy mennyiségű adat elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az SSAS telepítése és konfigurálása
• Ismerje meg az SSAS, SSIS és az SSRS közötti kapcsolatot
• Alkalmazzon többdimenziós adatmodellezést, hogy üzleti betekintést nyerjen az adatokból
• OLAP (Online Analytical Processing) kockák tervezése
• Többdimenziós adatok lekérdezése és kezelése az MDX (Multidimensional Expressions) lekérdezési nyelv használatával
• Valós BI-megoldások üzembe helyezése az SSAS használatával

Közönség

• BI (Business Intelligence) szakemberek
• Adatelemzők
• Database és adattárházi szakemberek

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés
• Sok gyakorlat és gyakorlat
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ez a képzés a Microsoft SQL Server és az SSAS legújabb verzióján alapul.
• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik nagy adathalmazokat szeretnének elemezni a Stata segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Statisztikai modellek létrehozása a kulcsfontosságú érdeklődési változók és események előrejelzéséhez.
• Leíró vizualizációkat, összefoglaló táblázatokat, gyakoriságokat és egyebeket készíthet.
• Nagy adatkészletek kezelése és strukturálása, készen áll az adatelemzésre.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) azokkal a data analitikussal célozik, akik szeretnének a Stata és az R használatával nagy adathalmazokat statisztikai elemzésre.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Statisztikai modelleket készíteni kulcsfontosságú változók és események előrejelzésére.
• Leíró vizualizációkat, összefoglaló táblázatokat, gyakoriságokat és másokat generálni.
• Nagy adatbázisokat kezelni és szervezni az adatelemzés előkészítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék feltárni, rendszerezni és megjeleníteni az adatokat a Apache Superset segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Apache Superset-t.
• Kombinálja a különböző adatbázisokból származó adatokat.
• Nagy adatkészletek megjelenítése.
• Hozzon létre és osszon meg összetett irányítópultokat.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ez a képzés a Apache Superset legújabb verzióján alapul.
• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
• Ha többet szeretne megtudni a Apache Superset-ról, látogasson el a következő webhelyre: https://superset.incubator.apache.org