Online Data Analysis Képzés Magyarország-ban

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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.

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 Magyarország (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.

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.

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 Magyarország (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, élőben folytatott képzés Magyarország (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 Magyarország-ben (online vagy helyszíni) az adatmérnökök és elemzők számára készült, akik szeretnének kezdőtől középhaladó szintű ismereteket szerezni az AWS Glue használatáról egy adatcsatorna beállításához.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AWS Glue alapjait.
• Beállítani egy AWS Glue csatornát.
• Beállítani AWS Glue crawler-eket és feladatokat.
• Megtanulni, hogyan használják az AWS Glue transzformációkat.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (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 Magyarország (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 Magyarország-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 Magyarország (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, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az elemzőknek szól, akik a TM1 segítségével szeretnék elemezni és testreszabni a jelentéseket és sablonokat egy adatbázisban lévő adatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják, hogyan lehet adatokat elemezni az IBM Planning Analytics segítségével.
• Egyéni nézeteket készíteni az adatbázisban lévő adatokhoz.
• Olyan jelentéseket és űrlapokat készíteni, amelyek kommunikálnak a TM1-gyel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatmérnököknek szól, akik szeretnének jártassá válni az Azure Synapse Analytics széles körű adatfeldolgozási, elemzési és vizualizációs lehetőségeinek használatában.

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 adatok betöltésének, átalakításának és betöltésének (ETL) technikáit különböző forrásokból az Azure Synapse-be.
• Optimalizálni a lekérdezési teljesítményt, biztosítani az adatokat, és integrálni az Azure Synapse-t a Power BI-val és más eszközökkel az adatok vizualizálásához és az eredmények megosztásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adatbázis-rendszergazdáknak, SQL-fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni SQL-ismereteiket az analitikai függvények elsajátításával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az analitikai függvények fogalmát és jelentőségét.
• Különböző analitikai függvények alkalmazásával komplex elemzési feladatokat megoldani.
• Az analitikai függvényeket más SQL-funkciókkal kombinálva átfogó adatelemzést végezni.
• Lekérdezések optimalizálása jobb teljesítmény érdekében az analitikai függvények segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (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 Magyarország (online vagy helyszíni) az adatelemzők és adattudósok számára készült, akik a MongoDB Aggregation Frameworket szeretnék használni adatelemzéshez, miközben leegyszerűsítik a komplex műveleteket és aggregációs folyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a MongoDB-t adatelemzéshez.
• Megérteni a MongoDB Aggregation Framework fogalmait és szakaszait.
• Megismerni az aggregáció alapvető szerkezetét, szintaxisát és műveleteit.
• Megtanulni, hogyan kell kezelni a haladó műveleteket az aggregációban.
• Alkalmazni néhány optimalizálási eszközt és technikát az aggregáció teljesítményének javításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (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.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű környezettudósok és régészek számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják az ArcMapot az ArcGIS-ben a földrajzi információk gyűjtésére, szervezésére, kezelésére és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ArcMap és az ArcGIS alapjait.
• Földrajzi információkat gyűjteni, szervezni, kezelni és elemezni a társadalmi és régészeti elemekkel kapcsolatban.
• Térbeli lekérdezéseket végrehajtani a hatásértékeléshez.

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 Magyarország-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 Magyarország (online vagy helyszíni) adatelemzőknek vagy bárki számára szól, aki az SPSS Modeler segítségével szeretne adatbányászati tevékenységeket végezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az adatbányászat alapjait.
• Megtanulni, hogyan importálják és értékelik az adatok minőségét a Modeler segítségével.
• Hatékonyan fejleszteni, üzembe helyezni és értékelni az adatmodelleket.

A résztvevők, akik elvégzik ezt az oktató által vezetett, élő képzést Magyarország-ben, gyakorlati, valós világbeli megértést szereznek a Big Data és az ahhoz kapcsolódó technológiák, módszerek és eszközök terén.

A résztvevőknek lehetőségük lesz ezt a tudást gyakorlatba ültetni gyakorlati feladatokon keresztül. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzés fontos részei a kurzusnak.

A kurzus a Big Data alapfogalmainak bemutatásával kezdődik, majd az adatelemzéshez használt programozási nyelvekbe és módszerekbe vezet be. Végül megvitatjuk azokat az eszközöket és infrastruktúrákat, amelyek lehetővé teszik a Big Data tárolását, elosztott feldolgozását és skálázhatóságát.

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

Célközönség

Elemzők, kutatók, tudósok, diplomások, hallgatók és bárki, aki szeretné megtanulni, hogyan lehet elősegíteni a statisztikai elemzést a Microsoft Excelben.

Kurzus céljai

Ez a kurzus segít javítani az Excel és a statisztika ismeretét, és ennek eredményeként növelni a munka vagy kutatás hatékonyságát és hatékonyságát.

A kurzus bemutatja, hogyan használható az Analysis ToolPack a Microsoft Excelben, a statisztikai függvények, valamint hogyan végezhetők alapvető statisztikai eljárások. Rávilágít az Excel korlátaira és azok leküzdésére is.

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 Magyarország (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.

A földrajzi információs rendszer (GIS) egy olyan rendszer, amelyet a térbeli vagy földrajzi adatok rögzítésére, tárolására, kezelésére, elemzésére, kezelésére és bemutatására terveztek. A GIS rövidítést néha a földrajzi információtudomány (GIScience) szakterületre is használják, amely a földrajzi információs rendszereket tanulmányozza, és a geoinformatika szélesebb szakterületén belül jelentős területet foglal el.

A Python használata a GIS területén az elmúlt két évtizedben jelentősen megnőtt, különösen a Python 2.0 sorozat bevezetése óta 2000-ben, amely számos új programozási funkciót tartalmazott, amelyek sokkal könnyebbé tették a nyelv telepítését. Azóta a Python nemcsak kereskedelmi GIS termékekben, például az Esri termékeiben, hanem nyílt forráskódú platformokon is elterjedt, beleértve a QGIS és a GRASS részeként is. Valójában a Python ma messze a legszélesebb körben használt nyelv a GIS felhasználók és programozók körében.

Ez a program a Python és annak fejlett könyvtárainak, mint a geopandas, pysal, bokeh és osmnx használatát mutatja be saját GIS funkciók implementálásához. A program bevezető modulokat is tartalmaz az ArcGIS API és a QGIS eszközkészlet körül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az HR szakembereknek szól, akik analitikai módszerekkel szeretnék javítani a szervezeti teljesítményt. A kurzus kvalitatív és kvantitatív, empirikus és statisztikai megközelítéseket is magában foglal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik szeretnék az IBM Cloud Pak használatával adatokat előkészíteni AI megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Cloud Pak for Data-t.
• Egyesíteni az adatok gyűjtését, szervezését és elemzését.
• Integrálni a Cloud Pak for Data-t különböző szolgáltatásokkal, hogy megoldják a gyakori üzleti problémákat.
• Munkafolyamatokat implementálni a csapattagokkal való együttműködéshez egy AI megoldás fejlesztése során.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (helyszíni vagy távoli), a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálhatják a Python és az Excel képességeit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Python és az Excel integrálásához szükséges csomagokat.
• Excel fájlokat olvasni, írni és kezelni Python segítségével.
• Python függvényeket meghívni az Excelből.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a szakembereknek szól, akik gyakorlati megértést szeretnének szerezni az elérhető felhőmegoldásokról, a felhőben lévő adatokkal való munkához szükséges adatelemzési folyamatokról, valamint a Power BI használatával történő adatelemzés gyakorlati alkalmazásáról.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Power BI telepítésére és konfigurálására.
• Az Azurehoz hasonló felhőszolgáltatók által kínált különböző adatmegoldások értékelésére.
• Megérteni a Big Data tárolásához, kezeléséhez és eléréséhez használt különböző szerkezeteket, modellezési megközelítéseket és adatraktár-terveket.
• Az elemzéshez szükséges adattisztítás eszközeinek és technikáinak alkalmazására.
• Helyszíni és felhőalapú adatokra épülő jelentéskészítő és elemzési megoldások készítésére.
• Adatelemzési megoldások integrálására egy adatraktárral.
• Adatbiztonsági kockázatok csökkentésére és az adatvédelem biztosítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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 Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik éppen csak annyi Pythont szeretnének megtanulni, hogy elkezdhessék elemezni az értékesítési adatokat, forgalmi elemzéseket, ügyfélinterakciókat 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.
• Elemzést végezni az Excel, CSV, JSON fájlok és adatbázisok forrásaiból származó adatokon.
• Az adatok tisztítása, hogy növeljék használhatóságát az elemzés előtt.
• Egyszerű statisztikai elemzések elvégzése.
• Jelentések készítése, amelyek a kívánt adatokat a megfelelő formátumban mutatják be, egyszerű számoktól kezdve az adatvizualizációkig.
• Értékes betekintést nyerni az adatokba, beleértve a teljesítménytrendeket és a problémás területeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Dask-et szeretnék használni a Python ökoszisztémával nagy adathalmazok felépítéséhez, skálázásához és elemzéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez Dask és Python segítségével.
• Felfedezni a Dask-ben elérhető funkciókat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Megérteni, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számításokat Pythonban.
• Megtanulni, hogyan lehet skálázni a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálni a Dask környezetet a nagy adathalmazok kezelésében való magas teljesítmény fenntartásához.

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 Magyarország-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.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a GIS fogalmakat és a térinformatikai adattípusokat az ArcGIS Pro legújabb verziójának használatával.
• Felfedezni a felhasználói felületet és értékelni annak használatát
• Megismerkedni az ArcGIS* Pro-val és annak online tartalmainak használatával
• Saját adatok kezelése, manipulálása és elemzése
• Adatok értelmes és kreatív megjelenítése és megosztása

Megjegyzés: Az ArcGIS Pro legújabb verzióját fogjuk használni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a GIS elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a GIS folyamatokban előforduló ismétlődő feladatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• GIS alkalmazásokat fejleszteni Python és ArcGIS eszközök használatával.
• Fejleszteni az ArcGIS ArcPy csomagjával Python segítségével.
• Alkalmazni az ArcGIS modulokat térképes automatizálásra objektumosztályok használatával Pythonban.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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.

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 Magyarország-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik a LibreOffice Calc segítségével szeretnének különböző formájú adatelemzéseket végezni (az alaptól a haladóig), kihasználva az Excel és más táblázatkezelő szoftverekhez hasonló funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A LibreOffice szoftvercsomag telepítése bármely operációs rendszeren.
• A LibreOffice Calc rendelkezésre álló teljes funkcióinak és lehetőségeinek megértése.
• Megtanulják, hogyan tisztítsák, érvényesítsék, kezeljék és vizualizálják az adatokat a Calcban.
• A Calc különböző funkcióit és eszközeit alkalmazzák összetett adatelemzések végrehajtásához.
• Tippek és betekintések a haladó adatelemzéshez.

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, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) üzleti elemzők és adatelemzők számára készült, akik alapvető Spotfire Analyst technikákat szeretnének megtanulni az adatelemzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A TIBCO Spotfire telepítése és konfigurálása.
• Adatok összekapcsolása különböző adatbázisokból.
• Nagy adathalmazok vizualizálása.
• Összetett irányítópultok létrehozása és megosztása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-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.