Data Analysis oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Grafana felhasználóknak szól, akik interaktív, részletesen bővíthető irányítópultokat szeretnének létrehozni dinamikus küszöbértékekkel és kontextusfüggő frissítésekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Irányítópultokat létrehozni, amelyek reagálnak a felhasználói interakciókra, például egy grafikon sávjára kattintásra
• Vizuális részletező nézeteket implementálni, amelyek helyben frissülnek (új lapok nélkül)
• Kördiagramokat és részletes paneleket konfigurálni a kiválasztási szűrők alapján
• Dinamikus küszöbértékeket használni, amelyek a felhasználói bevitelre és valós idejű adatokra reagálnak

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
• Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű rendszergazdáknak és monitorozási szakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék használni a Grafanát monitorozási megoldások beállításához, irányítópultok kezeléséhez és riasztások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megfigyelés és a monitorozás közötti különbséget.
• Telepíteni és beállítani a Grafana szervert.
• Különböző adatforrásokat, mint a Prometheus, InfluxDB és ElasticSearch konfigurálni és csatlakoztatni.
• Irányítópultokat és diagramokat létrehozni, kezelni és testreszabni.
• Változók és lekérdezések használatával dinamikus irányítópultokat létrehozni.
• Értesítéseket és riasztásokat beállítani a Grafana segítségével.
• Bővítmények telepítésével és kezelésével kiterjeszteni a Grafana funkcionalitását.

A Stratio egy adatközpontú platform, amely a big data, az AI és a governance integrációját kínálja egyetlen megoldásban. A Rocket és Intelligence moduljai lehetővé teszik a gyors adatfeltárást, átalakítást és haladó elemzéseket vállalati környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék használni a Rocket és Intelligence modulokat a Stratio-ban PySparkkal, különös tekintettel a ciklusstruktúrákra, felhasználó által definiált függvényekre és haladó adatlogikára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni és dolgozni a Stratio platformon a Rocket és Intelligence modulok segítségével.
• PySpark alkalmazása adatbetöltés, átalakítás és elemzés során.
• Ciklusok és feltételes logika használata az adatmunkafolyamatok és a jellemzőmérnöki feladatok szabályozására.
• Felhasználó által definiált függvények (UDF) létrehozása és kezelése újrafelhasználható adatműveletekhez PySparkban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az adatvezérelt döntéshozatal gyakorlata abból áll, hogy releváns adatokat, bizonyítékokat és elemzéseket integrálunk a döntéshozatali folyamatba, hogy javítsuk a közszféra eredményeit és elszámoltathatóságát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a közszférában dolgozó szakembereknek szól, akiknek korlátozott vagy kezdő szintű tapasztalata van az adatok döntéshozatalban való felhasználásában, és akik kormányzati programokat terveznek, értékelnek vagy kezelnek, és szeretnék fejleszteni képességüket az adatok értelmezésében, érvényesítésében és alkalmazásában valós döntések során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, mit jelent az adatvezérelt döntéshozatal (szemben az adatvezérelt vagy intuíció alapú döntéshozatallal).
• Azonosítani és értékelni a politikához vagy szolgáltatáshoz kapcsolódó adatokat.
• Jobb kérdéseket feltenni az adatelemzőknek és hatékonyan értelmezni az irányítópultokat és jelentéseket.
• Adatokat alkalmazni a döntések indoklásához, finomításához vagy védelméhez a közszféra kontextusában.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati döntési forgatókönyvek, adathalmazok és próbapolitikai összefoglalók használata.
• Gyakorlati döntéshozatali esettanulmányokra fókuszáló vezetett gyakorlatok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne igényelni ezen a kurzuson az Ön részlegének munkafolyamatai vagy belső eszközei alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az idősor-előrejelzési technikákat valós adatokon a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az idősoranalízis alapjait.
• Használni a Google Colabot idősoradatokkal való munkavégzéshez.
• Alkalmazni az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzéséhez.
• Használni a Facebook Prophet könyvtárat rugalmas előrejelzéshez.
• Megjeleníteni az idősoradatok és az előrejelzési eredményeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztők és DevOps mérnökök számára készült, akik szeretnék instrumentálni az alkalmazásaikat az egyéni metrikák hatékony exportálására és monitorozására Prometheus és Grafana segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az egyéni metrikák fontosságát az alkalmazások monitorozásában.
• Alkalmazásokat instrumentálni az egyéni metrikák exportálására Prometheushoz.
• Irányítópultokat létrehozni és konfigurálni Grafanában az egyéni metrikák vizualizálásához.
• Alkalmazni a monitorozás integrálásának ajánlott gyakorlatait a fejlesztési életciklusba.

A digitális intelligencia az a képesség, hogy megértsük és hasznosítsuk a digitális eszközöket, adatokat és rendszereket, hogy megalapozott döntéseket hozzunk a közszolgáltatás és a kormányzás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a közszolgálati szakembereknek szól, akik korlátozott vagy kezdő szintű tapasztalattal rendelkeznek a digitális intelligenciában, és adatokkal, digitális eszközökkel vagy szolgáltatási teljesítménymutatókkal dolgoznak, és szeretnék erősíteni képességüket az információk elemzésére, értelmezésére és alkalmazására a jobb döntéshozatal érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a digitális intelligencia alapjait és annak alkalmazását a közszolgálati munkában.
• Digitális eszközöket használni az akciótervezést megalapozó információk gyűjtésére, vizualizálására és kommunikálására.
• Felmérni saját csapatuk vagy osztályuk digitális érettségi szintjét.
• Útmutatót készíteni a digitális képességek és az adatvezérelt gyakorlatok fejlesztéséhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati alkalmazás digitális eszközökön és irányítópult-mockupokon.
• Valós közszolgálati esetekre fókuszáló gyakorlatok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ezen a kurzuson, amely az Ön részlegének munkafolyamataira vagy belső eszközeire épül, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Az adatokkal történő történetmesélés egy olyan gyakorlat, amely vizuális és narratív technikákat használ arra, hogy összetett adathalmazokat átalakítson világos, lenyűgöző történetekké, amelyek tájékoztatnak és cselekvésre ösztönöznek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a közszféra-szakembereknek szól, akik adatokkal dolgoznak, és korlátozott vagy informális képzést kaptak az adattörténetmesélés terén, és szeretnék fejleszteni képességüket az adatok világos és meggyőző bemutatására narratív és vizuális eszközök segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Nyers adatokat hatásos vizuális történetekké alakítani.
• Diagramválasztással és elrendezéssel támogatni a kulcsüzeneteket.
• Adatnarratívákat felépíteni, amelyek igazodnak a közönség igényeihez.
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat a vizuális tisztaság és kognitív hatás érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati alkalmazás a történetmesélési technikákra az adatbemutatókban.
• Irányított gyakorlatok a tisztaság, vizuális folyamatosság és közönséghatás hangsúlyozásával.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ezen a kurzuson az Ön részlegének munkafolyamatai vagy belső eszközei alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű DevOps és SRE szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni riasztási és automatizálási készségeiket a Grafana és a Prometheus segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó riasztási szabályokat létrehozni és kezelni a Prometheusban.
• A Prometheus Alertmanagert integrálni külső eszközökkel webhookok segítségével.
• Automatizált válaszokat megvalósítani a riasztásokra a gyorsabb hibamegoldás érdekében.
• A Grafana használatával hatékonyan megjeleníteni és kezelni a riasztásokat.

A képzés során a résztvevők gyakorlati, valós világhoz kapcsolódó betekintést nyernek a Big Data világába, annak technológiáiba, módszertanaiba és eszközeibe.

A résztvevők lehetőséget kapnak a megszerzett tudás gyakorlati alkalmazására gyakorlati feladatok segítségével. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzés kiemelt szerepet játszik a képzés során.

A kurzus a Big Data alapfogalmainak bemutatásával kezdődik, majd az adatelemzéshez használt programozási nyelvek és módszertanok bemutatására tér át. Végül kitérünk azokra az eszközökre és infrastruktúrákra, amelyek lehetővé teszik a Big Data tárolását, elosztott feldolgozását és skálázhatóságát.

Az ArcGIS Professional Plus az ArcGIS Pro fejlett verziója, amely kiterjesztett funkciókat kínál a geospatial adatelemzéshez, 3D modellezéshez, automatizáláshoz és vállalati együttműködéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű GIS szakembereknek szól, akik mélyebb ismereteket szeretnének szerezni a térinformatikai adatelemzésben, automatizálásban és megosztásban az ArcGIS Professional Plus eszközeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kihasználni az ArcGIS Pro Plus eszközeit az adatvizualizációhoz és elemzéshez.
• Készíteni 2D és 3D térképeket fejlett szimbolikával és geoprocesszing technikákkal.
• Automatizálni a munkafolyamatokat a ModelBuilder és Python szkriptek segítségével.
• Integrálni az ArcGIS-t külső adatszolgáltatásokkal és vállalati rendszerekkel.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő szintű adatmérnökök, elemzők és tudósok számára készült, akik szeretnék megérteni, hogyan használhatják a dbt Cloud-ot a felhőben történő adatraktár-kezelési és átalakítási projektek kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Projektek létrehozására és kezelésére a dbt Cloud-on.
• A dbt Cloud felület használatára az adatátalakítások ütemezéséhez és futtatásához.
• Projekteken való együttműködésre csapattagokkal.
• dbt projektek üzembe helyezésére.
• dbt projektek hibakeresésére és hibaelhárítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű felhő- és DevOps mérnököknek szól, akik szeretnék javítani a felhőmegfigyelhetőséget Grafana és Prometheus segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Grafana és Prometheus felhőplatformokkal való integrálásának előnyeit.
• Prometheus beállítása felhőalapú erőforrások monitorozásához.
• Grafana konfigurálása felhőszolgáltatások metrikáinak vizualizálásához.
• Felhőnatív eszközök és integrációk használata a monitorozás skálázhatóságának növeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű és haladó szintű GIS-szakemberek és elemzők számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják hatékonyan az ArcGIS-t adatvizualizációra, térbeli elemzésre és geoinformatikai projektmenedzsmentre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni és használni az ArcGIS eszközeit geoinformatikai adatkezeléshez.
• Térképeket létrehozni és testreszabni rétegekkel és attribútumokkal.
• Haladó szintű térbeli elemzéseket és geoprocesszálási feladatokat végrehajtani.
• Munkafolyamatokat automatizálni a ModelBuilder és a Python segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) középszintű DevOps és SRE szakembereknek szól, akik hatásos irányítópultokat szeretnének létrehozni és monitorozási gyakorlataikat optimalizálni a Grafana és a Prometheus segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a hatékony irányítópultok tervezésének legjobb gyakorlatait.
• Speciális Grafana irányítópult-elemeket létrehozni és konfigurálni.
• Kihasználni a Grafana sablonozást dinamikus és újrafelhasználható irányítópultokhoz.
• Riasztási mechanizmusokat bevezetni a működési tudatosság fokozására.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest (online vagy helyszínen) haladó szintű GIS szakembereknek szól, akik az ArcGIS Pro használatával szeretnék fejleszteni térinformatikai elemzési képességeiket, átfogó geostatisztikai elemzéseket végezni, és haladó 3D modellezési technikákat alkalmazni a hatékonyabb döntéshozatal és problémamegoldás érdekében valós helyzetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó szintű térinformatikai elemzési technikák elsajátítása az ArcGIS Pro segítségével.
• Python szkriptek használata automatizáláshoz és komplex adatfeldolgozáshoz.
• Térinformatikai modellezés alkalmazása valós helyzetekben történő problémamegoldásra.
• Geostatisztikai elemzés végrehajtása haladó adatértelmezéshez.
• Külső adatforrások integrálása és 3D térinformatikai elemzés kihasználása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik szeretnének komplex adatelemzési feladatokat intuitívabban végezni különböző iparágakban a Google Gemini AI segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Google Gemini AI alapjait.
• Különböző adatforrásokat csatlakoztatni a Gemini AI-hoz.
• Adatokat feltárni természetes nyelvi lekérdezések segítségével.
• Adatmintákat elemezni és betekintéseket szerezni.
• Lenyűgöző adatvizualizációkat készíteni.
• Hatékonyan kommunikálni az adatalapú betekintéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) az adatelemzők és mindazok számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják és integrálják a Tableau, Python, R és SQL eszközöket az adatvizualizáció és elemzés területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adatelemzést végezni Python, R és SQL segítségével.
• Beszámolók készítése adatvizualizációval a Tableau segítségével.
• Adatvezérelt döntéseket hozni az üzleti műveletekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT támogatási személyzetnek szól, akik hatékony támogatást szeretnének nyújtani az ArcGIS Enterprise számára, és hatékonyan kezelni kívánják az esetleges rendellenességeket vagy hibákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ArcGIS Enterprise architektúráját és összetevőit.
• Megtanulják az ArcGIS Enterprise telepítését, konfigurálását és kezelését.
• Szereznek gyakorlati tapasztalatot a gyakori problémák hibaelhárításában és megoldásában.
• Fejlesztik készségeiket az ArcGIS Enterprise környezetek monitorozásában és karbantartásában.
• Elsajátítják a biztonsági mentés, helyreállítás és teljesítményoptimalizálás technikáit.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) kezdő szintű IT szakemberek és DevOps szakértők számára készült, akik meg szeretnék ismerni a Grafana és a Prometheus alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Grafana és a Prometheus célját és főbb jellemzőit.
• Grafana és Prometheus telepítése és konfigurálása Linux környezetben.
• Alapvető adatforrások és irányítópultok beállítása a Grafanában.
• Rendszermetrikák monitorozása és adatok vizualizálása a Prometheus segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest-ban (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatmérnököknek szól, akik szeretnének jártassá válni az Azure Synapse Analytics használatában az adatfeldolgozás, elemzés és vizualizáció területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Synapse Analytics alapvető fogalmait, architektúráját és összetevőit.
• Létrehozni, konfigurálni és kezelni skálázható adattárházakat az Azure Synapse segítségével.
• Elsajátítani az adatbetöltés, -átalakítás és -betöltés (ETL) technikáit különböző forrásokból az Azure Synapse-ba.
• Optimalizálni a lekérdezési teljesítményt, biztosítani az adatbiztonságot, és integrálni az Azure Synapse-t a Power BI és más eszközökkel az adatok vizualizálásához és az elemzések megosztásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megismerni az ArcGIS alapvető fogalmait és eszközeit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a GIS és a térbeli adatok alapvető fogalmait.
• Navigálni az ArcGIS felületén.
• Létrehozni és kezelni térbeli adatokat.
• Alapvető térbeli elemzéseket végezni.
• Térképeket és vizualizációkat készíteni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű földtudományi és mérnöki szakembereknek szól, akik a Python használatát szeretnék elsajátítani a geoinformatikai elemzésekhez az ArcGIS és QGIS környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a Python szintaxisát és vezérlési szerkezeteit a geoinformatikai feladatok hatékony végrehajtásához.
• A Pandas, Numpy és Matplotlib használata az adatelemzéshez és vizualizációhoz a GIS-ben.
• Vektoradatok kezelése és elemzése a Geopandas, Arcpy és PyQGIS könyvtárak segítségével.
• Geoinformatikai folyamatok és munkafolyamatok automatizálása Python szkriptekkel az ArcGIS és QGIS környezetekben.
• Egyéni Python-alapú geoprocesszáló eszközök fejlesztése az ArcGIS és QGIS számára a feladatok egyszerűsítése érdekében.

A Big Data és Fejlett Elemzés kifinomult technikák és eszközök alkalmazása nagy, összetett adathalmazok elemzésére, hogy működési betekintéseket és stratégiai döntéshozatali lehetőségeket nyújtson.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű adatszakembereknek szól, akik a legújabb elemzési módszereket és big data technológiákat szeretnék felhasználni prediktív, preszkriptív és valós idejű elemzésekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy léptékű adatfeldolgozó folyamatok tervezésére és implementálására strukturált és strukturálatlan adatokhoz.
• Fejlett gépi tanulási és mélytanulási technikák alkalmazására hatalmas adathalmazokon.
• Elosztott számítási keretrendszerek kihasználására valós idejű elemzésekhez és adatstreamekhez.
• Big data elemzések integrálására üzleti intelligencia és döntéshozatali rendszerekbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A kurzus célja Budapest-ben, hogy segítse a résztvevőket tudományos alapon megalapozott válaszokat adni a következő kérdésekre:

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatvizualizációk készítése

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi kellene történjen?

• adatok átalakítása tudományos alapon megalapozott üzleti döntésekké
• folyamatok optimalizálása

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű földrajzszakembereknek szól, akik mélyíteni szeretnék tudásukat a térinformatikai elemzés, az adatkezelés és a GIS alkalmazások területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó térinformatikai elemzési technikák alkalmazására komplex földrajzi problémák megoldása érdekében.
• Nagy méretű térinformatikai adatbázisok kezelésére és adatminőség-ellenőrzés végrehajtására.
• Dinamikus és interaktív térképek és vizualizációk létrehozására különböző alkalmazásokhoz.
• Programozás és automatizálás felhasználásával a GIS munkafolyamatok hatékonyabbá tételére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzők számára készült, akik szeretnének megismerni és használni a Grafana haladó funkcióit és összetevőit az adatvizualizáció és -elemzés területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélyreható ismeretek szerezni a Grafana haladó fogalmairól és összetevőiről.
• Sablonváltozók és dinamikus irányítópultok használata a fejlett adatvizualizáció érdekében.
• Grafana Query Language használata komplex lekérdezésekhez.
• Megismerni a legjobb gyakorlatokat a Grafana skálázásához, teljesítményoptimalizálásához és magas rendelkezésre állás biztosításához.

A Biztosítás a digitális korban című képzés bemutatja, hogyan alakítja át a digitális átalakulás a biztosítási ipar termékeit, működését és az ügyfélkapcsolatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű biztosítási szakembereknek szól, akik szeretnének megérteni és alkalmazni a digitális technológiákat, adatvezérelt stratégiákat és innovációs keretrendszereket a biztosítási szolgáltatások és műveletek modernizálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elmagyarázni az AI, Big Data, IoT és automatizáció szerepét a modern biztosítási folyamatokban.
• Azonosítani az InsurTech trendeket és azt, hogyan befolyásolják a biztosítási ökoszisztémát.
• Ügyfélközpontú stratégiákat tervezni a digitális eszközök és adatbázisok segítségével.
• Adatvezérelt megközelítéseket alkalmazni a kockázatkezelésben és a döntéshozatalban.
• Innovációs és változásmenedzsment megközelítést kialakítani, amely a biztosítók számára megfelelő.
• Valós esettanulmányokat elemzeni és a tanulságokat helyi kezdeményezésekké alakítani.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Esettanulmány elemzés és csoportmunkák.
• Gyakorlati feladatok és cselekvési tervek készítése a résztvevők szervezetei számára.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Követelményelemzés (RE) kulcsfontosságú terület a szoftver- és rendszerfejlesztésben, amely a résztvevők igényeinek és korlátainak azonosítására, dokumentálására és kezelésére összpontosít a projekt sikerességének érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a gyakorlati Követelményelemzés ismereteiket, miközben felkészülnek az IREB CPRE – Foundation Level vizsgára.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni az IREB CPRE Foundation tananyag által meghatározott kulcsfogalmakat és terminológiát.
• Hatékony és kontextushoz illeszkedő technikákkal azonosítani és felderíteni a követelményeket.
• Modellezni, dokumentálni és validálni a követelményeket valós projektekhez.
• Kezelni a követelmények változásait, nyomonkövethetőségét és prioritásait a projekt életciklusa során.
• Követelményelemzési eszközöket és ajánlott gyakorlatokat használni a kommunikáció és a projekt eredményeinek javítása érdekében.
• Teljes mértékben felkészülni az IREB CPRE – Foundation Level vizsgára és azt sikeresen letölteni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Esetalapú gyakorlatok és együttműködő workshopok.
• Vizsgafelkészítő foglalkozások és gyakorló kérdések.

Képzés testreszabási lehetőségei

• További modulok vagy iparági esettanulmányok kérvényezhetők.

Az R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Ez a kurzus bemutatja az R programozási nyelvet a hallgatóknak. A kurzus magában foglalja a nyelv alapjait, könyvtárakat és haladó fogalmakat. Haladó szintű adatelemzés és grafikonkészítés valós adatokkal.

Célközönség

Fejlesztők / adatelemzők

Időtartam

3 nap

Formátum

Előadások és gyakorlati feladatok

Az adatelemzés ma már nélkülözhetetlen eszköz az üzleti életben. A kurzus során kiemelt figyelmet fordítunk a gyakorlati adatelemzési készségek fejlesztésére. Célunk, hogy a résztvevők képesek legyenek adatokra alapozott válaszokat adni a következő kérdésekre: 

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatvizualizációk készítése

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi kellene, hogy történjen?

• adatok átalakítása bizonyítékokon alapuló üzleti döntésekké
• folyamatok optimalizálása

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) fejlesztők és rendszergazdák számára készült, akik az OpenSearch használatával szeretnének elosztott keresést és adatelemzést végezni egy egységes és biztonságos rendszerben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessenek keresési és elemzési megoldásokat építeni az OpenSearch és az OpenSearch Dashboards segítségével.
• Megérteni a három módszert (snapshot, restart és rolling) az Elasticsearch OSS-ről az OpenSearch-re való frissítés során.
• Megtanulni, hogyan kell adatokat indexelni, adatfolyamokat létrehozni, lekérdezéseket futtatni és hatékonyan kezelni a többklaszteres műveleteket az OpenSearch-ben.
• Felfedezni és használni a beépülő modulokat, API-kat, klienseket és betöltő eszközöket (Beats, Logstash, Grafana stb.) a keresési élmény optimalizálása érdekében, miközben a klaszterek biztonságát is fenntartják.
• Az OpenSearch Dashboards használata az adatkezelés, vizualizáció, naplózás, monitorozás és karbantartás központosításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik éppen annyit szeretnének megtanulni a Pythonból, hogy elkezdhessék elemezni az értékesítési adatokat, forgalmi elemzéseket, vevői interakciókat stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a szükséges szoftvereket, könyvtárakat és fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessék írni az adatelemzéshez szükséges Python kódot.
• Elemzéseket készíteni olyan forrásokból, mint az Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok.
• Az adatok tisztítása annak használhatóságának javítása érdekében az elemzés előtt.
• Egyszerű statisztikai elemzések végrehajtása.
• Jelentések készítése, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyszerű számoktól kezdve adatvizualizációkon keresztül.
• Értékes betekintést nyerni az adatokba, beleértve a teljesítménytrendeket és a problémás területeket.

Ennek a kurzusnak a célja, hogy világos megértést nyújtson az SQL használatáról különböző
adatbázisokban (Oracle, SQL Server, MS Access...). Az analitikai függvények megértése és a
különböző táblák összekapcsolásának módja segíti a résztvevőket abban, hogy az adatelemzési
műveleteket az adatbázis oldalra helyezzék át, ahelyett, hogy ezt az MS Excel alkalmazásban végeznék. Ez
szintén segíthet bármely olyan IT rendszer létrehozásában, amely relációs adatbázist használ.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnének haladó Spotfire Analyst technikákat elsajátítani az adatelemzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Vizualizációk megosztása a különböző csapattagok között.
• Szoftverhez való hozzáférés biztosítása szerepkörök és hozzáférési szabályozások alapján.
• Olyan vizualizációk létrehozása, mint a térképes diagramok.
• Statisztikai számítási nyelvek, például az R integrálása a Spotfire-rel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) terepi ökológusok és természetvédelmi menedzserek számára készült, akik térinformatikai projekteket szeretnének létrehozni az ArcGIS-ben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Térinformatikai adatokat vizualizációkká alakítani.
• Geostatisztikai elemzéseket végezni valós adatokon.
• Térinformatikai adatelemzést, adatfeldolgozást és térképkészítést megvalósítani az ArcGIS segítségével.
• Térinformatikai adatokat elemzeni projektekhez az ArcGIS-ben.

Ez a kurzus az adatelemzési technikák és módszerek alkalmazását hangsúlyozza, hogy üzleti kihívásokat oldjon meg R, Python és SQL segítségével. Kiemeli az üzleti követelmények integrálását az adatelemzéssel, utóbbit eszközként kezelve az üzleti kérdések és problémák megoldására.

Az Adatelemzés üzleti felhasználók számára egy gyakorlati, készségfejlesztő képzés, amely célja, hogy a résztvevők magabiztosan dolgozhassanak üzleti adatokkal, értelmes betekintéseket nyerjenek, és jobb döntéshozatalt támogassanak. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű üzleti szakembereknek szól, akik modern elemzési technikákat és eszközöket szeretnének használni az adatok értelmezésére, trendek azonosítására és a betekintések hatékony kommunikálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) adattudósok, adatelemzők és üzleti elemzők számára készült, akik hatékonyan szeretnének adatokat tisztítani és feldolgozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékony adattisztítási stratégia kialakítása.
• Hasznos eszközök implementálása az adattisztításhoz.
• Hatékonyabb eredmény elérése.
• Az adattisztítás legjobb gyakorlatainak megtanulása és alkalmazása.

Az energiaágazat folyamatos fejlődésének kontextusában az elektromos átmeneti jelenségek elemzésének összeillesztése a pontos földrajzi adatokkal stratégiai szükséglet. Jelenleg a széttagolt adatokra támaszkodás jelentős működési kockázatokat jelent. Ez a 14 napos intenzív Melbourne-ben megrendezett program azt a célt tűzte ki, hogy hidat képezzen az elektrotechnika és a geoinformatikai menedzsment között.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (helyszíni vagy távoli) azoknak az adatelemzőknek szól, akik a Grafana-t szeretnék használni adatok monitorozására és vizualizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a Grafana-ban történő vizualizációk létrehozásához.
• Beállítani a Grafana-t magas rendelkezésre állásra.
• Testre szabni paneleket és irányítópultokat adatokkal.
• Beállítani egy fordított proxyt a gyors betöltési sebesség érdekében.

A KNIME Analytics Platform a vezető nyílt forráskódú megoldás az adatvezérelt innováció területén, segítve felfedezni az adataiban rejlő potenciált, új betekintéseket nyerni vagy új jövőket előre jelezni. Több mint 1000 modullal, százszámra készen álló példával, átfogó integrált eszközkészlettel és a legszélesebb választékú fejlett algoritmusokkal rendelkezik, így a KNIME Analytics Platform az ideális eszköztár minden adattudós és üzleti elemző számára.

Ez a KNIME Analytics Platformra szóló képzés ideális lehetőség a kezdők, haladó felhasználók és KNIME-szakértők számára, hogy megismerjék a KNIME-t, megtanulják hatékonyabb használatát, és hogyan készíthetnek egyértelmű, átfogó jelentéseket KNIME-munkafolyamatok alapján.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatszakembereknek szól, akik a KNIME segítségével szeretnék megoldani összetett üzleti igényeket.

Célközönségként azokat célozza meg, akik nem ismerik a programozást, és modern eszközöket szeretnének használni az elemzési forgatókönyvek megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A KNIME telepítése és konfigurálása.
• Adattudományi forgatókönyvek felépítése.
• Modellek tanítása, tesztelése és érvényesítése.
• Az adattudományi modellek végponttól végpontig tartó értékláncának megvalósítása.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez vagy további információért lépjen kapcsolatba velünk.

A "KNIME analitikai platform" képzés átfogó áttekintést nyújt ennek az ingyenes adatelemző platformnak. A program magában foglalja az adatfeldolgozás és -elemzés bevezetését, a KNIME telepítését és konfigurálását, a workflow készítését, az üzleti modellek és adatmodellezési módszertan létrehozását. A kurzus emellett bemutatja a fejlett adatelemzési eszközöket, a workflow importálását és exportálását, az eszközök integrációját, az ETL folyamatokat, az adatbányászatot, a vizualizációt, a bővítményeket és az olyan eszközökkel való integrációt, mint az R, Java, Python, Gephi, Neo4j. A képzés végén bemutatjuk a jelentéskészítést, a BIRT és a KNIME WebPortal integrációját.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik Pythonban és R-ben szeretnének programozni a KNIME-hez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási modellek tervezésére, építésére és üzembe helyezésére a KNIME-ben.
• Adatvezérelt döntések meghozatalára a műveletek során.
• Végponttól végpontig adattudományi projektek megvalósítására.

Ahogy a küldöttek felkészülnek a külföldi haladó adatelemzési képzésekre, kettős kihívással szembesülnek: elsajátítani a technikai kódolást és megérteni, hogyan lehet az adatokat üzleti értékké alakítani. Ez az intenzív 5,5 órás program arra lett kialakítva, hogy egyszerre áthidalja mindkét hiányosságot. A Python technikai alapjainak és az üzleti elemzés bevezető keretrendszerének kombinálásával biztosítjuk, hogy csapatunk ne csak tanulóként, hanem vezetőként kezdje meg akadémiai útját.

A földrajzi információs rendszer (GIS) egy olyan rendszer, amelyet a térbeli vagy földrajzi adatok rögzítésére, tárolására, kezelésére, elemzésére, kezelésére és prezentálására terveztek. A GIS rövidítést néha a földrajzi információtudomány (GIScience) jelölésére is használják, amely a földrajzi információs rendszereket tanulmányozó tudományágat jelenti, és a geoinformatika szélesebb tudományágán belül egy nagy területet foglal el.

A QGIS földrajzi információs rendszer (GIS) szoftverként működik, amely lehetővé teszi a felhasználók számára a térbeli információk elemzését és szerkesztését, valamint grafikus térképek készítését és exportálását. A QGIS támogatja a raszteres és vektoros rétegeket; a vektoros adatokat pont, vonal vagy poligon jellemzőkként tárolja. Többféle raszteres képformátumot támogat, és a szoftver képes a képeket georeferálni. Összefoglalva, lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy létrehozzák, szerkesszék, vizualizálják, elemezzék és közzétegyék a térinformatikai információkat Windows, Mac, Linux és BSD rendszereken.

Ez a program első fázisában bemutatja a QGIS felületet általános használatra. A második fázisban bemutatjuk a PyQGIS-t – a QGIS python könyvtárait, amelyek lehetővé teszik a GIS funkciók integrálását a python kódba vagy a python alkalmazásba, így akár saját Python bővítményt is létrehozhat egy adott GIS funkció köré.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) a követelmények analízisének alapjai megértésére és hatékonyan, pontosan elvégzésére irányuló technikák használatára tervezve.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• különböző típusú követelményeket megkülönböztetni.
• a követelmények analízisének alapvető fogalmait és tevékenységeit megérteni.
• ismerkedni a követelmények analízisének metodológiájával.
• különböző követelmény-analízis technikákat hatékonyan alkalmazni.
• strukturálni a követelményeket, hogy hatékony kommunikációt tartsanak fent architektúrok és fejlesztőkkel az iteratív követelmény-gyűjtés során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) üzleti elemzők és adatelemzők számára készült, akik a TIBCO Spotfire X mesterséges intelligencia képességeit szeretnék használni az adatok megjelenítéséhez, átalakításához és elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a TIBCO Spotfire X-et.
• Megismerni a TIBCO Spotfire X funkcióit és architektúráját.
• Megérteni a kibővített és prediktív elemzés mögötti fogalmakat.
• Megtanulni, hogyan tölthetők be, dolgozhatók fel és jeleníthetők meg adatok a Spotfire X segítségével.
• Interaktív és fejlett adatvizualizációk létrehozása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti szakembereknek szól, akik adatalapú történetmesélést, PowerPointot és AI-eszközöket szeretnének használni, hogy döntéshozatalt támogató és vállalati arculati szabványokat követő vezetői bemutatókat készítsenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: üzenetek strukturálására AI segítségével, diák tervezésének javítására, vizuális történetek megerősítésére és egyértelműbb vezetői bemutatók készítésére.