Apache Superset for Administrators Training Course

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (επιτόπου ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να διερευνήσουν, να οργανώσουν και να απεικονίσουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Apache Superset .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε τις παραμέτρους του Apache Superset .
• Συνδυάστε δεδομένα από διαφορετικές βάσεις δεδομένων.
• Οπτικοποιήστε μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Δημιουργήστε και μοιραστείτε πολύπλοκα πίνακες ελέγχου.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Χειροκίνητη εφαρμογή σε περιβάλλον εργαστηριακού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Αυτή η εκπαίδευση βασίζεται στην τελευταία έκδοση του Apache Superset .
• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
• Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το Apache Superset , επισκεφθείτε τη διεύθυνση: https://superset.incubator.apache.org

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων, επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς δεδομένων που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν προηγμένες αναλύσεις δεδομένων και οπτικοποίηση χρησιμοποιώντας το Apache Superset.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Apache Superset.
• Εφαρμόστε προηγμένη ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιώντας το Apache Superset.
• Προσαρμόστε και μοιραστείτε πίνακες εργαλείων και αναφορές.
• Διαχείριση ασφάλειας στο Apache Superset.

Η εκπαίδευση είναι αφιερωμένη στις βασικές αρχές της δημιουργίας ενός περιβάλλοντος αποθήκευσης δεδομένων με βάση το MS SQL Server 2008.

Ο συμμετέχων του μαθήματος κερδίζει τη βάση για το σχεδιασμό και την κατασκευή ενός αποθήκευσης δεδομένων που λειτουργεί στο MS SQL Server 2008.

Αποκτήστε γνώση για το πώς να οικοδομήσετε μια απλή διαδικασία ETL με βάση το SSIS και στη συνέχεια σχεδιάστε και εφαρμόστε ένα κουμπί δεδομένων χρησιμοποιώντας SSAS.

Ο συμμετέχων θα είναι σε θέση να διαχειριστεί τη βάση δεδομένων OLAP: δημιουργήστε και διαγράψετε τη βάση δεδομένων OLAP επεξεργασία αλλαγών διαίρεσης σε απευθείας σύνδεση.

Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν γνώση γραφήματος XML / A και MDX.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων ή σε οποιονδήποτε επιθυμεί να χρησιμοποιήσει AWS QuickSight ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες του AWS QuickSight.
• Χρησιμοποιήστε το AWS QuickSight για να δημιουργήσετε ανάλυση δεδομένων, αναφορές και πληροφορίες.
• Χρησιμοποιήστε το AWS για να δημιουργήσετε σχέσεις μεταξύ δεδομένων για βελτιωμένη ανάλυση.
• Μάθετε διαφορετικούς τύπους οπτικοποιήσεων για την κατανόηση δεδομένων.

Η πρόοδος στις τεχνολογίες και ο αυξανόμενος όγκος πληροφοριών μεταμορφώνουν τον τρόπο με τον οποίο διεξάγονται οι επιχειρήσεις σε πολλούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της κυβέρνησης. GoΤα ποσοστά παραγωγής κρατικών δεδομένων και ψηφιακής αρχειοθέτησης αυξάνονται λόγω της ταχείας ανάπτυξης των φορητών συσκευών και εφαρμογών, των έξυπνων αισθητήρων και συσκευών, των λύσεων υπολογιστικού νέφους και των πυλών που απευθύνονται στους πολίτες. Καθώς οι ψηφιακές πληροφορίες επεκτείνονται και γίνονται πιο περίπλοκες, η διαχείριση, η επεξεργασία, η αποθήκευση, η ασφάλεια και η διάθεση πληροφοριών γίνονται επίσης πιο περίπλοκες. Νέα εργαλεία σύλληψης, αναζήτησης, ανακάλυψης και ανάλυσης βοηθούν τους οργανισμούς να αποκτήσουν πληροφορίες από τα μη δομημένα δεδομένα τους. Η κρατική αγορά βρίσκεται σε οριακό σημείο, συνειδητοποιώντας ότι οι πληροφορίες είναι στρατηγικό πλεονέκτημα και ότι η κυβέρνηση πρέπει να προστατεύει, να αξιοποιεί και να αναλύει τόσο δομημένες όσο και μη δομημένες πληροφορίες για την καλύτερη εξυπηρέτηση και κάλυψη των απαιτήσεων της αποστολής. Καθώς οι κυβερνητικοί ηγέτες προσπαθούν να εξελίξουν οργανισμούς που βασίζονται σε δεδομένα για να ολοκληρώσουν με επιτυχία την αποστολή τους, θέτουν τις βάσεις για να συσχετίσουν εξαρτήσεις μεταξύ συμβάντων, ανθρώπων, διαδικασιών και πληροφοριών.

Κυβερνητικές λύσεις υψηλής αξίας θα δημιουργηθούν από έναν συνδυασμό των πιο ενοχλητικών τεχνολογιών:

Κινητές συσκευές και εφαρμογές Υπηρεσίες cloud Τεχνολογίες και δικτύωση κοινωνικών επιχειρήσεων Big Data και αναλυτικά στοιχεία

Η IDC προβλέπει ότι έως το 2020, η βιομηχανία πληροφορικής θα φτάσει τα 5 τρισεκατομμύρια δολάρια, περίπου 1,7 τρισεκατομμύρια δολάρια μεγαλύτερη από σήμερα, και ότι το 80% της ανάπτυξης του κλάδου θα καθοδηγείται από αυτές τις τεχνολογίες 3ης Πλατφόρμας. Μακροπρόθεσμα, αυτές οι τεχνολογίες θα αποτελέσουν βασικά εργαλεία για την αντιμετώπιση της πολυπλοκότητας της αυξημένης ψηφιακής πληροφορίας. Το Big Data είναι μία από τις έξυπνες λύσεις του κλάδου και επιτρέπει στην κυβέρνηση να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις αναλαμβάνοντας δράση βάσει μοτίβων που αποκαλύπτονται από την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων — σχετικών και άσχετων, δομημένων και μη δομημένων.

Αλλά η ολοκλήρωση αυτών των κατορθωμάτων απαιτεί πολύ περισσότερα από την απλή συσσώρευση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων. «Η κατανόηση αυτών των τόμων Big Dataαπαιτεί εργαλεία και τεχνολογίες αιχμής που μπορούν να αναλύσουν και να εξάγουν χρήσιμη γνώση από τεράστια και ποικίλα ρεύματα πληροφοριών», ο Tom Kalil και Ο Φεν Ζάο του Γραφείου Πολιτικής Επιστήμης και Τεχνολογίας του Λευκού Οίκου έγραψε σε μια ανάρτηση στο ιστολόγιο OSTP.

Ο Λευκός Οίκος έκανε ένα βήμα για να βοηθήσει τις υπηρεσίες να βρουν αυτές τις τεχνολογίες όταν ίδρυσε την Εθνική Big Data Πρωτοβουλία Έρευνας και Ανάπτυξης το 2012. Η πρωτοβουλία περιλάμβανε περισσότερα από 200 εκατομμύρια δολάρια για να αξιοποιήσουν στο έπακρο την έκρηξη του Big Data και τα εργαλεία που απαιτούνται για αναλύστε το.

Οι προκλήσεις που θέτει το Big Data είναι σχεδόν τόσο τρομακτικές όσο και ενθαρρυντική η υπόσχεσή του. Η αποτελεσματική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές τις προκλήσεις. Όπως πάντα, οι προϋπολογισμοί είναι περιορισμένοι, επομένως οι εταιρείες πρέπει να ελαχιστοποιήσουν την τιμή αποθήκευσης ανά megabyte και να διατηρούν τα δεδομένα σε εύκολη πρόσβαση, ώστε οι χρήστες να μπορούν να τα λαμβάνουν όποτε τα θέλουν και όπως τα χρειάζονται. Η δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων εντείνει την πρόκληση.

Η αποτελεσματική ανάλυση των δεδομένων είναι μια άλλη σημαντική πρόκληση. Πολλά πρακτορεία χρησιμοποιούν εμπορικά εργαλεία που τους επιτρέπουν να περνούν από τα βουνά των δεδομένων, εντοπίζοντας τάσεις που μπορούν να τους βοηθήσουν να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά. (Μια πρόσφατη μελέτη από το MeriTalk διαπίστωσε ότι τα ομοσπονδιακά στελέχη IT πιστεύουν ότι Big Data θα μπορούσαν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να εξοικονομήσουν περισσότερα από 500 δισεκατομμύρια δολάρια, εκπληρώνοντας ταυτόχρονα τους στόχους της αποστολής.).

Τα προσαρμοσμένα αναπτυγμένα εργαλεία Big Data επιτρέπουν επίσης στους οργανισμούς να αντιμετωπίσουν την ανάγκη ανάλυσης των δεδομένων τους. Για παράδειγμα, η Ομάδα Υπολογιστικών Δεδομένων Αναλύσεων του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge έχει διαθέσει το σύστημα ανάλυσης δεδομένων Piranha σε άλλους φορείς. Το σύστημα βοήθησε τους ιατρικούς ερευνητές να βρουν έναν σύνδεσμο που μπορεί να ειδοποιήσει τους γιατρούς για τα ανευρύσματα της αορτής πριν χτυπήσουν. Χρησιμοποιείται επίσης για πιο συνηθισμένες εργασίες, όπως η αναζήτηση βιογραφικών για τη σύνδεση υποψηφίων θέσεων εργασίας με διευθυντές προσλήψεων.

Συνοπτική

Οι πάροχοι υπηρεσιών (CSP) αντιμετωπίζουν πίεση για να μειώσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το μέσο εισόδημα ανά χρήστη (ARPU), διασφαλίζοντας παράλληλα μια εξαιρετική εμπειρία πελατών, αλλά οι όγκοι δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται. Η παγκόσμια κυκλοφορία κινητών δεδομένων θα αυξηθεί με συνδεδεμένο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 78 τοις εκατό έως το 2016, φτάνοντας τα 10,8 exabytes το μήνα.

Εν τω μεταξύ, οι CSPs παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων λεπτομέρειων κλήσης (CDR), των δεδομένων δικτύου και των δεδομένων πελατών. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται πλήρως αυτά τα δεδομένα κερδίζουν ένα ανταγωνιστικό όριο. Σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Economist Intelligence Unit, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 5-6%. Εντούτοις, το 53% των εταιρειών χρησιμοποιεί μόνο το ήμισυ των πολύτιμων δεδομένων τους και το ένα τέταρτο των ερωτηθέντων παρατήρησε ότι τεράστιες ποσότητες χρήσιμων δεδομένων δεν καταγράφονται. Οι όγκοι δεδομένων είναι τόσο υψηλοί που η χειροκίνητη ανάλυση είναι αδύνατη, και τα περισσότερα συστήματα λογισμικού κληρονομιάς δεν μπορούν να διατηρηθούν, οδηγώντας σε πολύτιμα δεδομένα που απορρίπτονται ή αγνοούνται.

Με το Big Data & Analytics’ υψηλής ταχύτητας, κλιμακούμενο λογισμικό μεγάλων δεδομένων, οι CSPs μπορούν να εξορύξουν όλα τα δεδομένα τους για καλύτερη λήψη αποφάσεων σε μικρότερο χρονικό διάστημα. Διαφορετικά προϊόντα και τεχνικές παρέχουν μια τελική πλατφόρμα λογισμικού για τη συλλογή, την προετοιμασία, την ανάλυση και την παρουσίαση εντύπων από τα μεγάλα δεδομένα. Οι τομείς εφαρμογής περιλαμβάνουν παρακολούθηση της απόδοσης δικτύου, ανίχνευση απάτης, ανίχνευση πελατών και ανάλυση πιστωτικού κινδύνου. Big Data & Η κλίμακα των προϊόντων αναλύσεων για την επεξεργασία terabytes δεδομένων, αλλά η εφαρμογή τέτοιων εργαλείων απαιτεί ένα νέο είδος συστήματος βάσης δεδομένων σε σύννεφο, όπως Hadoop ή μαζική κλίμακα παράλληλος επεξεργαστής υπολογιστών (KPU κλπ.)

Αυτό το μάθημα λειτουργεί στο Big Data BI για Telco καλύπτει όλες τις αναδυόμενες νέες περιοχές στις οποίες οι CSP επενδύουν για την αύξηση της παραγωγικότητας και το άνοιγμα νέων ροών εσόδων των επιχειρήσεων. Το μάθημα θα παρέχει μια πλήρη 360 βαθμούς όρασης Big Data BI στο Telco έτσι ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι διαχειριστές μπορούν να έχουν μια πολύ ευρεία και ολοκληρωμένη επισκόπηση των δυνατοτήτων Big Data BI στο Telco για την παραγωγικότητα και την απόκτηση εσόδων.

Στόχοι διαδρομής

Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να εισαγάγει νέες Big Data τεχνικές επιχειρηματικής νοημοσύνης σε 4 τομείς Telecom Business (Marketing / πωλήσεις, λειτουργία δικτύου, χρηματοοικονομική λειτουργία και σχέσεις πελατών Management). Οι μαθητές θα εισαχθούν στο εξής:

• Εισαγωγή στο Big Data-τι είναι 4Vs (υπολογισμός, ταχύτητα, ποικιλία και βεβαιότητα) στο Big Data- Γενιά, εξόρυξη και διαχείριση από την προοπτική Telco
• Πώς Big Data η ανάλυση διαφέρει από την ανάλυση δεδομένων κληρονομιάς
• Εσωτερική αιτιολόγηση Big Data -Telco προοπτική
• Εισαγωγή στο Hadoop οικοσύστημα- εξοικειωμένοι με όλα τα Hadoop εργαλεία όπως Hive, Pig, SPARC – πότε και πώς χρησιμοποιούνται για την επίλυση Big Data προβλήματος
• Πώς Big Data εξάγεται για την ανάλυση για το εργαλείο ανάλυσης-όπως Business Analysis’s μπορεί να μειώσει τα σημεία πόνου τους από τη συλλογή και την ανάλυση των δεδομένων μέσω της ολοκληρωμένης Hadoop προσέγγισης dashboard
• Βασική εισαγωγή της ανάλυσης Insight, της ανάλυσης απεικόνισης και της προβλέψιμης ανάλυσης για το Telco
• Η ανάλυση πελατών και η Big Data-how Big Data ανάλυση μπορούν να μειώσουν την αμηχανία πελατών και την δυσαρέσκεια πελατών σε μελέτες Telco-case
• Ανάλυση αποτυχίας δικτύου και αποτυχίας υπηρεσιών από τα μετα-δεδομένα δικτύου και το IPDR
• Χρηματοοικονομική ανάλυση - απάτη, πλοήγηση και εκτίμηση ROI από πωλήσεις και επιχειρησιακά δεδομένα
• Προβλήματα αγοράς πελατών - Στόχος μάρκετινγκ, κατακερματισμός πελατών και διαμεσολάβηση από τα δεδομένα πωλήσεων
• Εισαγωγή και σύνοψη όλων των Big Data αναλυτικών προϊόντων και πού ταιριάζουν στον αναλυτικό χώρο Telco
• Συμπέρασμα-όπως να λάβετε βήμα προς βήμα προσέγγιση για να εισαγάγετε Big Data Business Intelligence στην οργάνωση σας

Στόχος κοινό

• Δραστηριότητες δικτύου, χρηματοοικονομικοί διευθυντές, διευθυντές CRM και κορυφαίοι διευθυντές IT στο γραφείο του Telco CIO.
• Business Αναλυτές στο Telco
• Διευθυντές γραφείων / αναλυτές CFO
• Οι επιχειρησιακοί διευθυντές
• ΔΗΜΟΣΙΟΓΡΑΦΟΙ

Οι πρόοδοι στις τεχνολογίες και η αυξανόμενη ποσότητα πληροφοριών μετασχηματίζουν τον τρόπο επιβολής του νόμου. Οι προκλήσεις που θέτουν το Big Data είναι σχεδόν τόσο αποθαρρυντικές όσο η υπόσχεση του Big Data . Η αποτελεσματική αποθήκευση δεδομένων είναι μία από αυτές τις προκλήσεις. αναλύοντας αποτελεσματικά είναι άλλο.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τη νοοτροπία με την οποία θα προσεγγίσουν τις τεχνολογίες Big Data , θα αξιολογήσουν τον αντίκτυπό τους στις υπάρχουσες διαδικασίες και πολιτικές και θα εφαρμόσουν αυτές τις τεχνολογίες για τον εντοπισμό της εγκληματικής δραστηριότητας και την πρόληψη του εγκλήματος. Περιπτωσιολογικές μελέτες από οργανισμούς επιβολής του νόμου σε όλο τον κόσμο θα εξεταστούν για να αποκτήσουν ιδέες για τις προσεγγίσεις υιοθεσίας, τις προκλήσεις και τα αποτελέσματά τους.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Συνδυάστε Big Data τεχνολογία Big Data με τις παραδοσιακές διαδικασίες συλλογής δεδομένων για να συνθέσετε μια ιστορία κατά τη διάρκεια μιας έρευνας
• Εφαρμογή μεγάλων βιομηχανικών λύσεων αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων για ανάλυση δεδομένων
• Προετοιμασία μιας πρότασης για την υιοθέτηση των καταλληλότερων εργαλείων και διαδικασιών για την παροχή δυνατότητας προσέγγισης της ποινικής έρευνας βάσει δεδομένων

Κοινό

• Ειδικοί επιβολής του νόμου με τεχνικό υπόβαθρο

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου δεδομένα και επιχειρηματικούς αναλυτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το BIRT για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν αποτελεσματικά αναφορές επιχειρηματικής ευφυΐας.

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

• Κατανόηση της αρχιτεκτονικής και των στοιχείων του πλαισίου BIRT.
• Σχεδιάστε και δημιουργήστε ενημερωτικές, δυναμικές αναφορές χρησιμοποιώντας το BIRT Report Designer.
• Χρησιμοποιήστε τις δυνατότητες δέσμης ενεργειών του BIRT για να προσθέσετε επιχειρηματική λογική στις αναφορές.
• Βελτιστοποιήστε και αναπτύξτε τις αναφορές BIRT σε εφαρμογές web και αυτόνομες εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) που καθοδηγείται από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επιχειρησιακούς αναλυτές και αναλυτές δεδομένων αρχαρίου που επιθυμούν να αποκτήσουν βασικές δεξιότητες στη χρήση του SAP BusinessObjects BI για τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε ουσιαστικές πληροφορίες.

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

Πλοηγηθείτε και χρησιμοποιήστε τη διεπαφή SAP BusinessObjects BI. Δημιουργήστε και προσαρμόστε επιχειρηματικές αναφορές και πίνακες εργαλείων. Εκτελέστε ad-hoc ανάλυση χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία BI. Χρησιμοποιήστε προηγμένες λειτουργίες για εις βάθος εξερεύνηση δεδομένων.

Το Datameer είναι μια πλατφόρμα επιχειρηματικής ευφυΐας και ανάλυσης που βασίζεται στο Hadoop. Επιτρέπει στους τελικούς χρήστες να έχουν πρόσβαση, να εξερευνούν και να συσχετίζουν μεγάλης κλίμακας, δομημένα, ημιδομημένα και μη δομημένα δεδομένα με εύχρηστο τρόπο.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Datameer για να ξεπεράσουν την απότομη καμπύλη μάθησης του Hadoop καθώς προχωρούν στη ρύθμιση και την ανάλυση μιας σειράς πηγών μεγάλων δεδομένων.

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

Δημιουργία, επιμέλεια και διαδραστική εξερεύνηση μιας λίμνης δεδομένων επιχείρησης Access αποθήκες δεδομένων επιχειρηματικής ευφυΐας, βάσεις δεδομένων συναλλαγών και άλλα αναλυτικά καταστήματα Χρησιμοποιήστε μια διεπαφή χρήστη υπολογιστικού φύλλου για να σχεδιάσετε αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων από άκρο σε άκρο Access προκατασκευασμένες λειτουργίες για εξερεύνηση σύνθετες σχέσεις δεδομένων Χρησιμοποιήστε οδηγούς μεταφοράς και απόθεσης για οπτικοποίηση δεδομένων και δημιουργία πινάκων εργαλείων Χρησιμοποιήστε πίνακες, γραφήματα, γραφήματα και χάρτες για την ανάλυση των αποτελεσμάτων ερωτημάτων

Ακροατήριο

Αναλυτές δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επιχειρησιακούς αναλυτές και σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Oracle BI για να εξάγουν πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα τους.

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

Πλοηγηθείτε και χρησιμοποιήστε αποτελεσματικά τη διεπαφή Oracle BI. Δημιουργήστε και προσαρμόστε αναφορές και πίνακες ελέγχου προσαρμοσμένους στις επιχειρηματικές ανάγκες. Διεξαγωγή ad-hoc ανάλυσης χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία BI. Χρησιμοποιήστε προηγμένες δυνατότητες για ολοκληρωμένη εξερεύνηση δεδομένων.

Μάθετε πώς να λαμβάνετε & μετασχηματίζετε δεδομένα για την προετοιμασία διαδραστικών πινάκων ελέγχου

Power BI είναι ένα από τα πιο δημοφιλή εργαλεία Data Visualization και ένα εργαλείο Business Intelligence . Power BI είναι μια συλλογή από συνδέσεις δεδομένων, εφαρμογές και υπηρεσίες λογισμικού, οι οποίες χρησιμοποιούνται για να λαμβάνουν δεδομένα από διαφορετικές πηγές, μετασχηματίζουν δεδομένα και παράγουν όμορφες αναφορές.

Power BI σας επιτρέπει επίσης να τα δημοσιεύσετε για την επιχείρησή σας, ώστε να έχετε πρόσβαση σε αυτά χρησιμοποιώντας κινητά τηλέφωνα, tablet κ.λπ. Σε αυτό το Power BI Tutorial, θα σας δείξουμε την προσέγγιση βήμα προς βήμα για τη σύνδεση με πολλαπλές πηγές δεδομένων, μετασχηματισμούς δεδομένων και δημιουργία αναφορές όπως διαγράμματα, πίνακες, πίνακες, χάρτες κ.λπ.

Pentaho Open Source BI Suite Η έκδοση CE Suite (CE) είναι ένα πακέτο επιχειρηματικής ευφυΐας που παρέχει ενσωμάτωση δεδομένων, αναφορές, πίνακες ελέγχου και δυνατότητες φόρτωσης.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή προπόνηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να μεγιστοποιούν τα χαρακτηριστικά της Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκατάσταση και ρύθμιση παραμέτρων Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των εργαλείων Pentaho CE και των χαρακτηριστικών τους
• Δημιουργήστε αναφορές χρησιμοποιώντας το Pentaho CE
• Ενσωματώστε δεδομένα τρίτου μέρους στο Pentaho CE
• Εργαστείτε με μεγάλα δεδομένα και αναλύσεις στην Pentaho CE

Κοινό

• Προγραμματιστές
• BI Developers

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Σημείωση

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές ιστού που επιθυμούν να αναπτύξουν συνειρμικά μοντέλα στο Qlik Sense.

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

• Εφαρμόστε το Qlik Sense στην επιστήμη δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε και πλοηγηθείτε στη διεπαφή Qlik Sense.
• Δημιουργήστε ένα εργατικό δυναμικό με γνώσεις δεδομένων με αλληλεπίδραση AI.
• Δημιουργήστε μια επιχείρηση που βασίζεται σε δεδομένα με το Qlik Sense.

QlikView είναι μια πλατφόρμα που παρέχει οργανισμούς αυτο-υπηρεσία επιχειρηματική νοημοσύνη. Οι καθαρές, απλές και απλές διεπαφές επιτρέπουν στους χρήστες να αναλύουν εύκολα τα δεδομένα και να χρησιμοποιούν τις ανακαλύψεις δεδομένων για να υποστηρίξουν τη λήψη αποφάσεων.

Σε αυτή την εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αρχίσουν να αναπτύσσονται με QlikView.

Μετά το τέλος της προπόνησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση QlikView
• Μετατροπή δεδομένων από διάφορες πηγές μέσω QlikView σενάριο
• Δημιουργία μοντέλων δεδομένων με QlikView

Η μορφή της πορείας

• Μερικές διαλέξεις, μερικές συζητήσεις, ασκήσεις και σκληρές πρακτικές

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.