Αλγοριθμική Καταχώρηση με Python και R Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν προηγμένες τεχνικές ενοποίησης και οπτικοποίησης δεδομένων στο Looker Studio και να μάθουν πώς να συνδέουν διάφορες πηγές δεδομένων, να σχεδιάζουν συναρπαστικούς πίνακες ελέγχου και αυτοματοποιήστε τις ροές εργασιών αναφοράς για καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Συνδέστε και ενσωματώστε πολλαπλές πηγές δεδομένων στο Looker Studio.
• Δημιουργήστε προσαρμοσμένες μετρήσεις και υπολογισμένα πεδία για προσαρμοσμένη ανάλυση.
• Σχεδιάστε προηγμένες απεικονίσεις, συμπεριλαμβανομένων διαδραστικών φίλτρων και γραφημάτων.
• Αυτοματοποιήστε τις ροές εργασιών αναφοράς για ενημερώσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για οπτική αφήγηση και προσαρμογή αναφορών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεωρητικές πτυχές του Cognos 11 και επίσης να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικά.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις διαφορές και τις βελτιώσεις στο Cognos 11 σε σύγκριση με το Cognos 10.
• Χρησιμοποιήστε τη βελτιωμένη μονάδα δεδομένων και τις δυνατότητες διαχείρισης δεδομένων για πιο αποτελεσματικό χειρισμό δεδομένων.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για ομαλή μετάβαση και βέλτιστη χρήση του Cognos 11.

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητικό πρωτοτύπο (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Dask με το οικοσύστημα Python για την ανάπτυξη, σκαλαρόμενη επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το περιβάλλον για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη επεξεργασίας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων χρησιμοποιώντας Dask και Python.
• Εξερευνήσουν τις λειτουργίες, βιβλιοθήκες, εργαλεία και API που διαθέτει ο Dask.
• Κατανοήσουν πώς ο Dask επιταχύνει την παράλληλη υπολογισμική στο Python.
• Μάθουν πώς να σκαλάρουν το οικοσύστημα Python (Numpy, SciPy και Pandas) χρησιμοποιώντας Dask.
• Βελτιώσουν το περιβάλλον Dask για να διατηρήσουν υψηλή απόδοση στην επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Αυτή η οδηγία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (διαδικτυακά ή σε τοπικό επίπεδο), απευθύνεται σε προγραμματιστές Python με διαφορετικό βαθμό εξοικείωσης και σε αναλυτές δεδομένων που θέλουν να επιτεθούν στην ανάλυση και τη μετατροπή δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που συμπεριλαμβάνει το Python, Pandas και Numpy.
• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.
• Εκτελέσουν προηγμένες επιχειρήματες ανάδειξης, ταξινόμησης και φίλτρων.
• Εκτελέσουν αυτοσυσσώρευση λειτουργίες και ανάλυση χρόνια σειρές δεδομένων.
• Οπτικοποίηση δεδομένων με το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες που παρέχουν οπτικοποίηση.
• Βρισκόμενοι και εξυφαίνοντας τον κώδικα για την ανάλυση δεδομένων.

Αυτή η επιφορτισμένη, ζωντανή περιβόητη σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε διάθετους διαχειριστές δεδομένων του μεταξύ-επίπεδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν μια λύση Lakehouse με τη Microsoft Fabric.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη της Microsoft Fabric.
• Συσκευάζουν και διαχειρίζονται μια Lakehouse χρησιμοποιώντας τη Microsoft Fabric.
• Εισάγουν και μετατρέπουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Apache Spark.
• Χρησιμοποιούν πίνακες Delta Lake για το versioning και τη διαχείριση δεδομένων.
• Υλοποιούν συμβόλους εισαγωγής δεδομένων με Dataflows Gen2.
• Σχεδιάζουν και διαχειρίζονται πλυθμολόγια δεδομένων χρησιμοποιώντας το Data Factory.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite) είναι προοριζόμενη για επαγγελματίες αρχάριων ή μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και την αποδοχή τους χρησιμοποιώντας προχωρημένες λειτουργίες του Excel και των Google Sheets για διαχείριση, ανάλυση και συνεργασία δεδομένων.

Εώς το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κινούνται και χρησιμοποιούν τις βασικές λειτουργίες του Excel και των Google Sheets.
• Εκτελούν ανάλυση δεδομένων και δημιουργούν πρακτικές ιδέες χρησιμοποιώντας προχωρημένες τεχνικές εργαλείων αριθμού.
• Συνεργάζονται σε πραγματικό χρόνο με Google Sheets για άμεση εργασία τς.
• Δημιουργούν αποδοχές προτυπών για έκθεση, παρακολούθηση και διαχείριση εργασιών.

Αυτή η καθηγησία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμορφωτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FARM (FastAPI, React και MongoDB) stack για να φτιάξουν δυναμικές, υψηλόδεσμες και κλιμακωτές web εφαρμογές.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει τη FastAPI, το React και το MongoDB.
• Κατανοήσουν τα βασικά σημεία, χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του FARM stack.
• Μάθουν πώς να φτιάξουν REST APIs με τη FastAPI.
• Μάθουν πώς να σχεδιάσουν αλληλεπίδραση εφαρμογές με το React.
• Αναπτύξουν, θεσπίσουν και καταβάλουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας το FARM stack.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site), που διεξάγεται από εκπαιδευτικό, στο Ελλάδα, απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάζουν, δοκιμάζουν και αναπτύσσουν RESTful APIs πιο εύκολα και γρήγορα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη APIs με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν APIs πιο γρήγορα και εύκολα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν δομές και σχήματα δεδομένων με βάση το Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν APIs σε βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας SQLAlchemy.
• Εφαρμόσουν ασφάλεια και πιστοποίηση σε APIs χρησιμοποιώντας τα εργαλεία FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και να αναδημοσπερήσουν web APIs σε cloud server.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή σε πρωτότυπο χώρο) Ελλάδα, απευθύνεται σε διαχειριστές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Sheets για ανάλυση δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν επιχειρησιακά φύλλα με το Google Sheets.
• Να χρησιμοποιούν συναρτήσεις που λειτουργούν και στο Google Sheets και στο Excel.
• Να διαμορφώσουν και να αναλύσουν οποιαδήποτε δεδομένα.
• Δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων με διαγράμματα και γράφημα.

O Google Sheets είναι ένα δυναμικό ρυθμιστικό εργαλείο στην «νεφέλη» που υποστηρίζει την πραγματικό-χρονη συνεργασία, την οργάνωση και την ανάλυση δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό διεύθυνση εκπαιδευτή (online ή παρακλάδι) απευθύνεται σε επαγγελματίες με βαθμούς από αρχάριους ως διευρυμένους που θέλουν να μεγιστοποιήσουν την αποδοτικότητά τους και τη συνεργασία χρησιμοποιώντας τις προχωρημένες λειτουργίες του Google Sheets.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Πλοηγούνται και χρησιμοποιούν τις βασικές λειτουργίες του Google Sheets.
• Διαχειρίζονται και οργανώνουν δεδομένα αποδοτικά χρησιμοποιώντας εργαλεία φιλτράρισμα, ταξινόμηση και σχεδιασμό.
• Εφαρμένουν βασικές και προχωρημένες τύπων για επιχειρηματικά σενάρια.
• Δημιουργούν διαγράμματα, πλαίσια και αναβαθμίσιμα πρότυπα για έκθεση και συνεργασία.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Εργασίες με εφαρμογή χειρόν και πράξη στο Google Sheets.
• Πρακτικά παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο και συνεργασιακές δραστηριότητες.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπωθεί.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν θεμελιώδεις δεξιότητες για οπτικοποίηση και αναφορά δεδομένων χρησιμοποιώντας το Looker Studio και να μάθουν πώς να συνδέουν πηγές δεδομένων , οπτικοποιήστε αποτελεσματικά τις πληροφορίες και αποκτήστε χρήσιμες πληροφορίες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τα βασικά χαρακτηριστικά του Looker Studio και τις περιπτώσεις χρήσης του.
• Ρυθμίστε το Looker Studio και συνδεθείτε σε διάφορες πηγές δεδομένων.
• Δημιουργήστε ελκυστικούς πίνακες εργαλείων με γραφήματα, γραφήματα και φίλτρα.
• Προσαρμόστε αναφορές για συγκεκριμένο κοινό και επιχειρηματικές ανάγκες.
• Συνεργαστείτε και μοιραστείτε αποτελεσματικά τους πίνακες ελέγχου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Metabase για συλλογή, αναζήτηση και οπτικοποίηση δεδομένων για ανάλυση και αναφορά επιχειρηματικής ευφυΐας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και εγκαταστήστε το Metabase για να ξεκινήσετε τη δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων και πινάκων εργαλείων.
• Μάθετε πώς να κάνετε αναζήτηση, να συγκεντρώνετε και να οπτικοποιείτε δεδομένα στο Metabase.
• Χρησιμοποιήστε τις δυνατότητες και τα εργαλεία στο Metabase για να γράψετε SQL ερωτήματα.
• Δημιουργήστε γραφήματα αναλυτικών στοιχείων και πίνακες ελέγχου για να λάβετε επιχειρηματικές πληροφορίες.
• Γνωρίστε τις βέλτιστες πρακτικές και συμβουλές σχετικά με τη χρήση του Metabase και την επίλυση κοινών προβλημάτων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Το Microsoft Fabric είναι μια ενοποιημένη πλατφόρμα ανάλυσης που συνδυάζει την κατασκευή δεδομένων, την ολοκλήρωση δεδομένων, τη φαρμακοποίηση δεδομένων, την επιστήμη δεδομένων, την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο και τη βιομηχανική επιστήμη με ένα μαλάκι.

Αυτή η διδασκαλία γραμμένη από ιδρυτή (ον-λάιν ή επί τόπου) στοχεύει σε δεξιούς επιπέδου δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Microsoft Fabric για να κατασκευάσουν σύγχρονες λύσεις δεδομένων με ενοποιημένες αναλύσεις, πείρα γενίκευσης και εργαλεία διαφήμισης.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τα συστατικά του Microsoft Fabric και πώς ενοποιούνται με το έкосυστεμα Microsoft.
• Δημιουργήσουν και διαχειρίζονται Workspace Fabric με σωστή ελέγχου πρόσβασης.
• Δημιουργήσουν και διαχειρίζονται Lakehouses για να εγκεντρώνουν και αναλύουν δεδομένα.
• Χρησιμοποιήσουν τόξα για μελετική ανάλυση και μετατροπές χρησιμοποιώντας Python και SQL.
• Δημιουργήσουν και αυτόματες ροές δεδομένων με βίζουλ pipelines.
• Μοντελοποιούν και διαχειρίζονται τα δεδομένα χρησιμοποιώντας το Data Warehouse και τις επίπεδα Σημαντικό μοντέλου.
• Διάθεση και δημοσίευση interative dashboards με το Power BI στο Fabric.

Σχήμα του μαθήματος

• Διεργασία και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμόγες σε μία περιβάλλον live-lab.

Πτυχές αξιοποίησης του μαθήματος

• Προκειμένου να ζητήσετε μια προσαρμογή του μαθήματος, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Παρεύσιμο

Σχήμα της εκπαιδευτικής μάθησης

Κατά το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση με πρόσωπο εξηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ελέγχουν και να απεικονίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο Tidyverse.

Το Tidyverse είναι μια συλλογή ρολόηγων ακτινού περιβάλλον (R) για καθαρισμό, επεξεργασία, μοντελοποίηση και απεικόνιση δεδομένων. Κάποια από τα ρολόηγα που περιλαμβάνονται είναι: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr και tibble.

• Αρχάριοι στη γλώσσα R
• Αρχάριοι στην ανάλυση και την απεικόνιση δεδομένων

• Μέρος λόγου, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πολύπλοκη εφαρμογή

• Να εκτελέσουν ανάλυση δεδομένων και να δημιουργήσουν υπεύθυνες αποδείξεις
• Να συλλέξουν επωφελείς κατασκευές από διάφορες σημειώσεις πίνακες δεδομένων
• Να φίλτραρουν, να ταξινομήσουν και να συμπεριφέρουν δεδομένα για να απαντήσουν σε προσκαρτώρηση ερωτήσεις
• Να μετατρέψουν τα επεξεργασμένα δεδομένα σε πληροφοριακά γραφήματα γραμμών, ορόσωμα-χάρτες και ιστόγραμμα
• Να εισάγουν και να φίλτραρουν δεδομένα από ποικιλούς πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων Excel, CSV και αρχεία SPSS