Εκπαίδευση Data Analysis στην Αθήνα

Τα Grafana και Prometheus είναι εργαλεία βιομηχανικού επιπέδου που χρησιμοποιούνται για την παρακολούθηση, οπτικοποίηση και αποστολή ειδοποιήσεων σχετικά με υποδομές πληροφορικής και μετρικές εφαρμογών, μέσω πινάκων ελέγχου σε πραγματικό χρόνο και ολοκληρωμένων ενοποιήσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν το Grafana με το Prometheus και πολλαπλές πηγές δεδομένων, και να δημιουργήσουν χρηστικές οπτικοποιήσεις και ειδοποιήσεις σε κατανεμημένα συστήματα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τα Grafana και Prometheus σε ρυθμίσεις έτοιμες για παραγωγή.
• Ενσωματώσουν πολλαπλές πηγές δεδομένων, όπως SQL, Elasticsearch, InfluxDB και cloud APIs.
• Δημιουργήσουν προηγμένους πίνακες ελέγχου με μεταβλητές, πρότυπα, μετασχηματισμούς και ειδοποιήσεις.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές στη μοντελοποίηση δεδομένων, στη βελτιστοποίηση απόδοσης και στον έλεγχο πρόσβασης χρηστών.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε χρήστες Grafana μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν διαδραστικούς πίνακες ελέγχου με δυνατότητα εμβάθυνσης, δυναμικά όρια και ενημερώσεις ανάλογα με το πλαίσιο.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν πίνακες ελέγχου που ανταποκρίνονται σε αλληλεπιδράσεις του χρήστη, όπως το κλικ σε μια μπάρα γραφήματος
• Υλοποιούν οπτικές εμβαθύνσεις που ενημερώνονται επιτόπου (χωρίς νέες καρτέλες)
• Ρυθμίζουν γραφήματα πίτας και λεπτομερή πάνελ με βάση φίλτρα επιλογής
• Χρησιμοποιούν δυναμικά όρια που αντιδρούν σε είσοδο του χρήστη και δεδομένα σε πραγματικό χρόνο

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Αθήνα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab και το Apache Spark για επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab και το Spark.
• Να επεξεργάζονται και να αναλύουν αποτελεσματικά μεγάλα σύνολα δεδομένων με το Apache Spark.
• Να οπτικοποιούν μεγάλα δεδομένα σε ένα συνεργατικό περιβάλλον.
• Να ενσωματώνουν το Apache Spark με εργαλεία cloud.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, σε Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε διαχειριστές συστημάτων και επαγγελματίες παρακολούθησης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά το Grafana για τη ρύθμιση λύσεων παρακολούθησης, τη διαχείριση πινάκων ελέγχου και τη δημιουργία ειδοποιήσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τη διαφορά μεταξύ παρατηρησιμότητας και παρακολούθησης.
• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν τον διακομιστή Grafana.
• Διαμορφώνουν και συνδέουν διάφορες πηγές δεδομένων όπως Prometheus, InfluxDB και ElasticSearch.
• Δημιουργούν, διαχειρίζονται και προσαρμόζουν πίνακες ελέγχου και γραφήματα.
• Χρησιμοποιούν μεταβλητές και ερωτήματα για τη δημιουργία δυναμικών πινάκων ελέγχου.
• Ρυθμίζουν ειδοποιήσεις και συναγερμούς μέσω του Grafana.
• Εγκαθιστούν και διαχειρίζονται πρόσθετα για την επέκταση της λειτουργικότητας του Grafana.

Το Stratio είναι μια πλατφόρμα με επίκεντρο τα δεδομένα που ενσωματώνει μεγάλα δεδομένα, ΤΝ και διακυβέρνηση σε μία ενιαία λύση. Οι μονάδες Rocket και Intelligence επιτρέπουν ταχεία εξερεύνηση δεδομένων, μετασχηματισμό και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά τις μονάδες Rocket και Intelligence του Stratio με PySpark, εστιάζοντας στις δομές επανάληψης, τις συναρτήσεις οριζόμενες από τον χρήστη και την προηγμένη λογική δεδομένων.

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

• Πλοηγηθούν και να εργαστούν στην πλατφόρμα Stratio χρησιμοποιώντας τις μονάδες Rocket και Intelligence.
• Εφαρμόσουν PySpark στο πλαίσιο της εισαγωγής, του μετασχηματισμού και της ανάλυσης δεδομένων.
• Χρησιμοποιήσουν βρόχους και λογικές συνθήκες για τον έλεγχο ροών εργασίας δεδομένων και εργασιών μηχανικής χαρακτηριστικών.
• Δημιουργήσουν και να διαχειριστούν συναρτήσεις οριζόμενες από τον χρήστη (UDFs) για επαναχρησιμοποιήσιμες λειτουργίες δεδομένων στην PySpark.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα είναι η πρακτική της ενσωμάτωσης σχετικών δεδομένων, τεκμηρίων και ανάλυσης στη διαδικασία λήψης αποφάσεων, με στόχο τη βελτίωση των αποτελεσμάτων και της λογοδοσίας στον δημόσιο τομέα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες του δημόσιου τομέα με περιορισμένη ή αναπτυσσόμενη εμπειρία στη χρήση δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων, οι οποίοι σχεδιάζουν, αξιολογούν ή διαχειρίζονται κυβερνητικά προγράμματα και επιθυμούν να ενισχύσουν την ικανότητά τους να ερμηνεύουν, να επικυρώνουν και να εφαρμόζουν δεδομένα σε πραγματικές αποφάσεις.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τι σημαίνει να λαμβάνουν αποφάσεις ενημερωμένες από δεδομένα (σε αντιδιαστολή με την καθοδηγούμενη από δεδομένα ή τη βασισμένη στη διαίσθηση).
• Να εντοπίζουν και να αξιολογούν δεδομένα σχετικά με ένα πλαίσιο πολιτικής ή υπηρεσίας.
• Να θέτουν καλύτερες ερωτήσεις στους αναλυτές δεδομένων και να ερμηνεύουν αποτελεσματικά τα ταμπλό και τις αναφορές.
• Να εφαρμόζουν δεδομένα για να δικαιολογούν, να βελτιώνουν ή να υπερασπίζονται αποφάσεις σε πλαίσια δημόσιας υπηρεσίας.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση σεναρίων αποφάσεων, συνόλων δεδομένων και εικονικών πολιτικών σημειωμάτων.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις επικεντρωμένες σε πρακτικά σενάρια λήψης αποφάσεων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα με βάση τις ροές εργασίας ή τα εσωτερικά εργαλεία του τμήματός σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης χρονοσειρών σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης χρονοσειρών.
• Χρησιμοποιούν το Google Colab για εργασία με δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μοντέλα ARIMA για πρόβλεψη τάσεων δεδομένων.
• Αξιοποιούν τη βιβλιοθήκη Prophet του Facebook για ευέλικτη πρόβλεψη.
• Οπτικοποιούν δεδομένα χρονοσειρών και αποτελέσματα πρόβλεψης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς DevOps που επιθυμούν να ενσωματώσουν παρακολούθηση στις εφαρμογές τους για να εξάγουν και να παρακολουθούν αποτελεσματικά προσαρμοσμένες μετρήσεις χρησιμοποιώντας τα Prometheus και Grafana.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τη σημασία των προσαρμοσμένων μετρήσεων για την παρακολούθηση εφαρμογών.
• Ενσωματώνουν παρακολούθηση σε εφαρμογές για να εξάγουν προσαρμοσμένες μετρήσεις για το Prometheus.
• Δημιουργούν και διαμορφώνουν πίνακες ελέγχου στο Grafana για την οπτικοποίηση προσαρμοσμένων μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την ενσωμάτωση της παρακολούθησης στον κύκλο ζωής της ανάπτυξης.

Η Ψηφιακή Νοημοσύνη είναι η ικανότητα κατανόησης και αξιοποίησης ψηφιακών εργαλείων, δεδομένων και συστημάτων για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων στο πλαίσιο της παροχής δημόσιων υπηρεσιών και της διακυβέρνησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες του δημόσιου τομέα με περιορισμένη ή αναδυόμενη εμπειρία στην ψηφιακή νοημοσύνη, οι οποίοι εργάζονται με δεδομένα, ψηφιακά εργαλεία ή μετρικές απόδοσης υπηρεσιών και επιθυμούν να ενισχύσουν την ικανότητά τους να αναλύουν, να ερμηνεύουν και να εφαρμόζουν πληροφορίες για καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τα θεμέλια της ψηφιακής νοημοσύνης και τον τρόπο εφαρμογής της στον δημόσιο τομέα.
• Να χρησιμοποιούν ψηφιακά εργαλεία για τη συλλογή, οπτικοποίηση και επικοινωνία αξιοποιήσιμων πληροφοριών.
• Να αξιολογούν την ψηφιακή ωριμότητα της δικής τους ομάδας ή τμήματος.
• Να διαμορφώνουν έναν οδικό χάρτη για την ενίσχυση της ψηφιακής ικανότητας και των πρακτικών που βασίζονται σε δεδομένα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση ψηφιακών εργαλείων και προσομοιώσεων πινάκων ελέγχου.
• Κατευθυνόμενες ασκήσεις εστιασμένες σε πραγματικές περιπτώσεις χρήσης στον δημόσιο τομέα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα με βάση τις ροές εργασίας του τμήματός σας ή τα εσωτερικά εργαλεία, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Αφήγηση Ιστοριών με Δεδομένα είναι η πρακτική της χρήσης οπτικών και αφηγηματικών τεχνικών για τη μετατροπή πολύπλοκων συνόλων δεδομένων σε σαφείς, πειστικές ιστορίες που ενημερώνουν και εμπνέουν δράση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες του δημόσιου τομέα που εργάζονται με δεδομένα και έχουν περιορισμένη ή ανεπίσημη εκπαίδευση στην αφήγηση ιστοριών με δεδομένα, και επιθυμούν να βελτιώσουν την ικανότητά τους να παρουσιάζουν δεδομένα με σαφήνεια και πειστικότητα μέσω αφήγησης και οπτικών.

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

• Μετατρέπουν ακατέργαστα δεδομένα σε εντυπωσιακές οπτικές ιστορίες.
• Χρησιμοποιούν την επιλογή γραφημάτων και τη διάταξη για να υποστηρίζουν τα βασικά μηνύματα.
• Δομούν αφηγήσεις δεδομένων που ευθυγραμμίζονται με τις ανάγκες του κοινού.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για οπτική σαφήνεια και γνωστικό αντίκτυπο.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση τεχνικών αφήγησης σε παρουσιάσεις δεδομένων.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις που εστιάζουν στη σαφήνεια, την οπτική ροή και τον αντίκτυπο στο κοινό.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα με βάση τις ροές εργασίας ή τα εσωτερικά εργαλεία του τμήματός σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps και SRE προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ειδοποίηση και αυτοματοποίηση με τα Grafana και Prometheus.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν και διαχειρίζονται προηγμένους κανόνες ειδοποίησης στο Prometheus.
• Ενσωματώνουν το Prometheus Alertmanager με εξωτερικά εργαλεία χρησιμοποιώντας webhooks.
• Αυτοματοποιούν τις αποκρίσεις σε ειδοποιήσεις για ταχύτερη επίλυση προβλημάτων.
• Χρησιμοποιούν το Grafana για να απεικονίζουν και να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τις ειδοποιήσεις.

Οι συμμετέχοντες που ολοκληρώνουν αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή και σε ζωντανή τάξη στην Αθήνα θα αποκτήσουν μια πρακτική, εφαρμοσμένη κατανόηση των Μεγάλων Δεδομένων και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσω πρακτικών ασκήσεων. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση από τον εκπαιδευτή αποτελούν σημαντικό μέρος του μαθήματος.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στις βασικές έννοιες των Μεγάλων Δεδομένων και προχωρά στις γλώσσες προγραμματισμού και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται για την Ανάλυση Δεδομένων. Τέλος, συζητάμε τα εργαλεία και την υποδομή που επιτρέπουν την αποθήκευση Μεγάλων Δεδομένων, την Κατανεμημένη Επεξεργασία και την Κλιμάκωση.

Το ArcGIS Professional Plus είναι μια προηγμένη έκδοση του ArcGIS Pro, προσφέροντας εκτεταμένες δυνατότητες για ανάλυση γεωχωρικών δεδομένων, τρισδιάστατη μοντελοποίηση, αυτοματοποίηση και επιχειρηματική συνεργασία.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες GIS μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση χωρικών δεδομένων, τον αυτοματισμό και την κοινοχρησία χρησιμοποιώντας τα εργαλεία του ArcGIS Professional Plus.

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

• Αξιοποίηση των εργαλείων ArcGIS Pro Plus για οπτικοποίηση και ανάλυση δεδομένων.
• Δημιουργία δισδιάστατων και τρισδιάστατων χαρτών με προηγμένη συμβολογία και τεχνικές γεωεπεξεργασίας.
• Αυτοματοποίηση ροών εργασίας χρησιμοποιώντας το ModelBuilder και σενάρια Python.
• Ενσωμάτωση του ArcGIS με εξωτερικές υπηρεσίες δεδομένων και επιχειρησιακά συστήματα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στην τοποθεσία Αθήνα, απευθύνεται σε αρχάριους μηχανικούς δεδομένων, αναλυτές και επιστήμονες που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν το dbt Cloud για τη διαχείριση έργων αποθήκευσης και μετασχηματισμού δεδομένων στο cloud.

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

• Δημιουργούν και διαχειρίζονται έργα στο dbt Cloud.
• Χρησιμοποιούν τη διεπαφή του dbt Cloud για τον προγραμματισμό και την εκτέλεση μετασχηματισμών δεδομένων.
• Συνεργάζονται σε έργα με μέλη της ομάδας.
• Αναπτύσσουν τα έργα dbt τους στο περιβάλλον παραγωγής.
• Εντοπίζουν και επιλύουν σφάλματα σε έργα dbt.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στο Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς cloud και DevOps μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενισχύσουν την παρατηρησιμότητα του cloud με χρήση των Grafana και Prometheus.

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

• Κατανοήσουν τα οφέλη της ενσωμάτωσης των Grafana και Prometheus με πλατφόρμες cloud.
• Ρυθμίσουν το Prometheus για την παρακολούθηση πόρων που βασίζονται στο cloud.
• Παραμετροποιήσουν το Grafana για την οπτικοποίηση μετρικών υπηρεσιών cloud.
• Αξιοποιήσουν εργαλεία και ενοποιήσεις cloud‑native για την κλιμάκωση της παρακολούθησης.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες και αναλυτές GIS επιπέδου αρχάριου έως προχωρημένου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά το ArcGIS για οπτικοποίηση δεδομένων, χωρική ανάλυση και διαχείριση γεωχωρικών έργων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Περιηγούνται και να αξιοποιούν τα εργαλεία του ArcGIS για διαχείριση γεωχωρικών δεδομένων.
• Δημιουργούν και να προσαρμόζουν χάρτες με επίπεδα και χαρακτηριστικά.
• Εκτελούν προχωρημένες χωρικές αναλύσεις και εργασίες γεωεπεξεργασίας.
• Αυτοματοποιούν ροές εργασιών χρησιμοποιώντας το ModelBuilder και την Python.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps και SRE μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν εντυπωσιακά dashboards και να βελτιστοποιήσουν τις πρακτικές παρακολούθησής τους χρησιμοποιώντας Grafana και Prometheus.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βέλτιστες πρακτικές για τον σχεδιασμό αποτελεσματικών dashboards.
• Δημιουργούν και ρυθμίζουν προηγμένα στοιχεία dashboards του Grafana.
• Αξιοποιούν το templating του Grafana για δυναμικά και επαναχρησιμοποιήσιμα dashboards.
• Υλοποιούν μηχανισμούς ειδοποιήσεων για την ενίσχυση της επιχειρησιακής επίγνωσης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εισηγητή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) σε Αθήνα απευθύνεται σε επαγγελματίες GIS προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ArcGIS Pro για να βελτιώσουν τις ικανότητές τους στη χωρική ανάλυση, να διεξάγουν ολοκληρωμένη γεωστατιστική ανάλυση και να εφαρμόσουν προηγμένες τεχνικές τρισδιάστατης μοντελοποίησης για αποτελεσματικότερη λήψη αποφάσεων και επίλυση προβλημάτων σε πραγματικά σενάρια.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύξουν προηγμένες δεξιότητες σε τεχνικές χωρικής ανάλυσης με τη χρήση του ArcGIS Pro.
• Χρησιμοποιήσουν σενάρια Python για αυτοματοποίηση και πολύπλοκη επεξεργασία δεδομένων.
• Εφαρμόσουν χωρική μοντελοποίηση για επίλυση προβλημάτων σε πραγματικά σενάρια.
• Διεξαγάγουν γεωστατιστική ανάλυση για προηγμένη ερμηνεία δεδομένων.
• Ενσωματώσουν εξωτερικές πηγές δεδομένων και αξιοποιήσουν την ανάλυση τρισδιάστατων χωρικών δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) στο Αθήνα, απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και επαγγελματίες επιχειρήσεων αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες ανάλυσης δεδομένων με πιο διαισθητικό τρόπο σε διάφορους κλάδους, αξιοποιώντας το Google Gemini AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές του Google Gemini AI.
• Συνδέουν διάφορες πηγές δεδομένων στο Gemini AI.
• Εξερευνούν δεδομένα χρησιμοποιώντας ερωτήματα σε φυσική γλώσσα.
• Αναλύουν μοτίβα δεδομένων και εξάγουν συμπεράσματα.
• Δημιουργούν εντυπωσιακές οπτικοποιήσεις δεδομένων.
• Επικοινωνούν αποτελεσματικά ευρήματα που βασίζονται σε δεδομένα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και σε όποιον ενδιαφέρεται να μάθει πώς να χρησιμοποιεί και να ενσωματώνει τα Tableau, Python, R και SQL για την οπτικοποίηση και ανάλυση δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εκτελούν ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, R και SQL.
• Να δημιουργούν γνώσεις μέσω της οπτικοποίησης δεδομένων με το Tableau.
• Να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα για τις επιχειρηματικές λειτουργίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε προσωπικό υποστήριξης IT αρχικού επιπέδου που επιθυμεί να παρέχει ισχυρή υποστήριξη για το ArcGIS Enterprise, αντιμετωπίζοντας αποτελεσματικά τυχόν ανωμαλίες ή αποτυχίες.

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

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία του ArcGIS Enterprise.
• Μάθουν να εγκαθιστούν, να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται το ArcGIS Enterprise.
• Αποκτήσουν δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων και αντιμετώπισης συνηθισμένων ζητημάτων.
• Αναπτύξουν επάρκεια στην παρακολούθηση και συντήρηση περιβαλλόντων ArcGIS Enterprise.
• Κατακτήσουν τις τεχνικές δημιουργίας αντιγράφων ασφαλείας, ανάκτησης και βελτιστοποίησης απόδοσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες Πληροφορικής και επαγγελματίες DevOps αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά του Grafana και του Prometheus.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον σκοπό και τα βασικά χαρακτηριστικά του Grafana και του Prometheus.
• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν το Grafana και το Prometheus σε περιβάλλον Linux.
• Ρυθμίζουν βασικές πηγές δεδομένων και ταμπλό στο Grafana.
• Παρακολουθούν μετρικές συστήματος και οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Prometheus.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν επάρκεια στη χρήση του Azure Synapse Analytics για ευρύ φάσμα επεξεργασίας δεδομένων, ανάλυσης και οπτικοποίησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες, την αρχιτεκτονική και τα δομικά στοιχεία του Azure Synapse Analytics.
• Να δημιουργούν, να παραμετροποιούν και να διαχειρίζονται κλιμακούμενες αποθήκες δεδομένων χρησιμοποιώντας το Azure Synapse.
• Να κατέχουν τις τεχνικές εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης δεδομένων (ETL) από διάφορες πηγές στο Azure Synapse.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση ερωτημάτων, να εξασφαλίζουν την ασφάλεια των δεδομένων και να ενσωματώνουν το Azure Synapse με το Power BI και άλλα εργαλεία για την οπτικοποίηση δεδομένων και την κοινή χρήση πληροφοριών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή διά ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές έννοιες και τα εργαλεία του ArcGIS.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες των GIS και των χωρικών δεδομένων.
• Περιηγούνται στη διεπαφή του ArcGIS.
• Δημιουργούν και διαχειρίζονται χωρικά δεδομένα.
• Εκτελούν βασική χωρική ανάλυση.
• Δημιουργούν χάρτες και οπτικοποιήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου στις γεωεπιστήμες και τη μηχανική που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την Python για γεωχωρική ανάλυση τόσο σε περιβάλλον ArcGIS όσο και QGIS.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Μάθουν τη σύνταξη της Python και τις δομές ελέγχου για την αποτελεσματική εκτέλεση γεωχωρικών εργασιών.
• Χρησιμοποιούν τα Pandas, Numpy και Matplotlib για ανάλυση δεδομένων και οπτικοποίηση σε GIS.
• Χειρίζονται και αναλύουν διανυσματικά δεδομένα με τις βιβλιοθήκες Geopandas, Arcpy και PyQGIS.
• Αυτοματοποιούν γεωχωρικές διαδικασίες και ροές εργασίας χρησιμοποιώντας σενάρια Python στο ArcGIS και το QGIS.
• Αναπτύσσουν προσαρμοσμένα εργαλεία γεωεπεξεργασίας βασισμένα στην Python για το ArcGIS και το QGIS για τη βελτιστοποίηση των εργασιών.

Μεγάλα Δεδομένα και Προηγμένη Ανάλυση είναι η εφαρμογή εξελιγμένων τεχνικών και εργαλείων για την ανάλυση μεγάλων, πολύπλοκων συνόλων δεδομένων με στόχο την εξαγωγή δραστικών πληροφοριών και τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή στους χώρους σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν σύγχρονες αναλυτικές μεθόδους και τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων για προβλεπτική, προτρεπτική και ανάλυση σε πραγματικό χρόνο.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν και να υλοποιούν αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων μεγάλης κλίμακας για δομημένα και αδόμητα δεδομένα.
• Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης σε τεράστια σύνολα δεδομένων.
• Αξιοποιούν κατανεμημένα πλαίσια υπολογισμού για ανάλυση πραγματικού χρόνου και ροή δεδομένων.
• Ενσωματώνουν την ανάλυση μεγάλων δεδομένων σε συστήματα επιχειρηματικής ευφυΐας και λήψης αποφάσεων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Στόχος του σεμιναρίου στην Αθήνα είναι να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να δίνουν τεκμηριωμένες απαντήσεις σε ερωτήματα:

Τι συνέβη;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• παραγωγή πληροφοριακών οπτικοποιήσεων δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μελλοντικών επιδόσεων
• αξιολόγηση προβλέψεων

Τι θα έπρεπε να συμβεί;

• μετατροπή δεδομένων σε τεκμηριωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις
• βελτιστοποίηση διαδικασιών

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Αθήνα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε γεωγράφους μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την εξειδίκευσή τους στη χωρική ανάλυση, τη διαχείριση δεδομένων και τις εφαρμογές GIS.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές χωρικής ανάλυσης για την επίλυση πολύπλοκων γεωγραφικών προβλημάτων.
• Να διαχειρίζονται μεγάλες χωρικές βάσεις δεδομένων και να διενεργούν ελέγχους ποιότητας δεδομένων.
• Να δημιουργούν δυναμικούς και διαδραστικούς χάρτες και οπτικοποιήσεις για διάφορες εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιούν προγραμματισμό και αυτοματισμό για τη βελτιστοποίηση των ροών εργασίας GIS.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν και να αξιοποιήσουν τις προηγμένες δυνατότητες και τα στοιχεία του Grafana για οπτικοποίηση και ανάλυση δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αποκτήσουν εις βάθος κατανόηση των προηγμένων εννοιών και στοιχείων του Grafana.
• Να αξιοποιήσουν μεταβλητές προτύπων και δυναμικούς πίνακες ελέγχου για βελτιωμένη οπτικοποίηση δεδομένων.
• Να χρησιμοποιήσουν τη γλώσσα ερωτημάτων Grafana για σύνθετα ερωτήματα.
• Να μάθουν βέλτιστες πρακτικές για την κλιμάκωση του Grafana, τη βελτιστοποίηση της απόδοσης και τη διασφάλιση υψηλής διαθεσιμότητας.

Η Ασφάλιση στην Ψηφιακή Εποχή είναι μια εφαρμοσμένη επισκόπηση του πώς ο ψηφιακός μετασχηματισμός αναδιαμορφώνει τα προϊόντα, τις λειτουργίες και την εμπλοκή των πελατών στον ασφαλιστικό κλάδο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες του ασφαλιστικού χώρου μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν ψηφιακές τεχνολογίες, στρατηγικές βασισμένες σε δεδομένα και πλαίσια καινοτομίας για να εκσυγχρονίσουν τις ασφαλιστικές προσφορές και λειτουργίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγήσουν τον ρόλο της AI, των Big Data, του IoT και του αυτοματισμού στις σύγχρονες ροές εργασίας του ασφαλιστικού κλάδου.
• Αναγνωρίσουν τις τάσεις του InsurTech και τον αντίκτυπό τους στο ασφαλιστικό οικοσύστημα.
• Σχεδιάσουν πελατοκεντρικές στρατηγικές που υποστηρίζονται από ψηφιακά εργαλεία και πληροφορίες δεδομένων.
• Εφαρμόσουν προσεγγίσεις βασισμένες σε δεδομένα στη διαχείριση κινδύνων και τη λήψη αποφάσεων.
• Αναπτύξουν μια προσέγγιση καινοτομίας και διαχείρισης αλλαγών κατάλληλη για ασφαλιστικές εταιρείες.
• Αξιολογήσουν πραγματικές μελέτες περιπτώσεων και να μεταφράσουν τα διδάγματα σε τοπικές πρωτοβουλίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ανάλυση μελετών περιπτώσεων και ομαδικά εργαστήρια.
• Πρακτικές ασκήσεις και σχεδιασμός δράσης για τους οργανισμούς των συμμετεχόντων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Η Μηχανική Απαιτήσεων (Requirements Engineering - RE) αποτελεί βασικό κλάδο στην ανάπτυξη λογισμικού και συστημάτων, επικεντρωμένο στον εντοπισμό, την τεκμηρίωση και τη διαχείριση των αναγκών και των περιορισμών των ενδιαφερομένων μερών για την επιτυχία του έργου.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόηση της πρακτικής Μηχανικής Απαιτήσεων ενώ προετοιμάζονται για τις εξετάσεις πιστοποίησης IREB CPRE – Foundation Level.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν και εφαρμόζουν τις βασικές έννοιες και την ορολογία που ορίζονται από το αναλυτικό πρόγραμμα IREB CPRE Foundation.
• Εντοπίζουν και εξάγουν απαιτήσεις χρησιμοποιώντας αποτελεσματικές και κατάλληλες για το πλαίσιο τεχνικές.
• Μοντελοποιούν, τεκμηριώνουν και επικυρώνουν απαιτήσεις για πραγματικά έργα.
• Διαχειρίζονται αλλαγές απαιτήσεων, ιχνηλασιμότητα και προτεραιοποίηση σε όλο τον κύκλο ζωής του έργου.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία Μηχανικής Απαιτήσεων και βέλτιστες πρακτικές για τη βελτίωση της επικοινωνίας και των αποτελεσμάτων του έργου.
• Είναι πλήρως προετοιμασμένοι να συμμετάσχουν και να επιτύχουν στις εξετάσεις πιστοποίησης IREB CPRE – Foundation Level.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ασκήσεις με βάση περιπτώσεις και συνεργατικά εργαστήρια.
• Συνεδρίες προετοιμασίας εξετάσεων και ερωτήσεις πρακτικής.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Μπορούν να προστεθούν επιπλέον ενότητες ή μελέτες περιπτώσεων συγκεκριμένου κλάδου, κατόπιν αιτήματος.

R είναι ένα πολύ δημοφιλές περιβάλλον ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Αυτό το μάθημα εισάγει τη γλώσσα προγραμματισμού R στους μαθητές. Καλύπτει τα βασικά της γλώσσας, βιβλιοθήκες και προχωρημένες έννοιες. Προχωρημένη ανάλυση δεδομένων και γραφήματα με πραγματικά δεδομένα.

Κοινό

Προγραμματιστές / αναλυτές δεδομένων

Διάρκεια

3 ημέρες

Μορφή

Διαλέξεις και πρακτική εξάσκηση

Η ανάλυση δεδομένων αποτελεί ένα κρίσιμο εργαλείο στις επιχειρήσεις σήμερα. Θα επικεντρωθούμε στην ανάπτυξη δεξιοτήτων για πρακτική ανάλυση δεδομένων με άμεση εφαρμογή. Στόχος είναι να βοηθήσουμε τους συμμετέχοντες να δίνουν απαντήσεις βασισμένες σε στοιχεία σε ερωτήματα: 

Τι έχει συμβεί;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• δημιουργία ενημερωτικών οπτικοποιήσεων δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μελλοντικών επιδόσεων
• αξιολόγηση προβλέψεων

Τι θα έπρεπε να συμβεί;

• μετατροπή δεδομένων σε επιχειρηματικές αποφάσεις βασισμένες σε στοιχεία
• βελτιστοποίηση διαδικασιών

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση και τον χειρισμό δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.

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

• Να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.
• Να εκτελούν προχωρημένες λειτουργίες προετοιμασίας (wrangling), ταξινόμησης και φιλτραρίσματος δεδομένων.
• Να διεξάγουν συγκεντρωτικές πράξεις και να αναλύουν δεδομένα χρονοσειρών.
• Να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες οπτικοποίησης.
• Να εντοπίζουν και να διορθώνουν σφάλματα (debug) και να βελτιστοποιούν τον κώδικα ανάλυσης δεδομένων τους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή στις εγκαταστάσεις σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές και διαχειριστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το OpenSearch για να εκτελούν κατανεμημένη αναζήτηση και ανάλυση δεδομένων σε ένα ενοποιημένο και ασφαλές σύστημα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν να χτίζουν λύσεις αναζήτησης και analytics με το OpenSearch και τα OpenSearch Dashboards.
• Να κατανοήσουν τις τρεις προσεγγίσεις (snapshot, επανεκκίνηση και rolling) κατά την αναβάθμιση από το Elasticsearch OSS στο OpenSearch.
• Να μάθουν πώς να ευρετηριάζουν δεδομένα, να δημιουργούν ροές δεδομένων, να εκτελούν ερωτήματα και να βελτιστοποιούν λειτουργίες μεταξύ συστάδων (cross-cluster) στο OpenSearch.
• Να εξερευνήσουν και να χρησιμοποιήσουν plugins, APIs, clients και εργαλεία εισαγωγής (Beats, Logstash, Grafana κ.λπ.) για να βελτιστοποιήσουν την εμπειρία αναζήτησης διατηρώντας παράλληλα ασφαλείς τις συστάδες.
• Να χρησιμοποιούν τα OpenSearch Dashboards για να συγκεντρώνουν τη διαχείριση δεδομένων, την οπτικοποίηση, την καταγραφή, την παρακολούθηση και τη συντήρηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε άτομα που επιθυμούν να μάθουν ακριβώς όση Python χρειάζεται για να αρχίσουν να επεξεργάζονται αριθμούς από δεδομένα πωλήσεων, αναλύσεις επισκεψιμότητας, αλληλεπιδράσεις πελατών κ.λπ.

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

• Εγκαταστήσουν και να διαμορφώσουν το απαραίτητο λογισμικό, τις βιβλιοθήκες και το περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να γράφουν κώδικα Python για ανάλυση δεδομένων.
• Αναλύουν δεδομένα από πηγές όπως αρχεία Excel, CSV, JSON και βάσεις δεδομένων.
• Καθαρίζουν δεδομένα για να βελτιώσουν τη χρησιμότητά τους πριν από την ανάλυση.
• Εκτελούν απλή στατιστική ανάλυση.
• Δημιουργούν αναφορές που παρουσιάζουν τα επιθυμητά δεδομένα στην κατάλληλη μορφή, από απλούς αριθμούς έως οπτικοποιήσεις δεδομένων.
• Αποκτούν πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των τάσεων απόδοσης και των προβληματικών περιοχών.

Ο στόχος αυτού του σεμιναρίου είναι να προσφέρει μια σαφή κατανόηση της χρήσης της SQL για διαφορετικές
βάσεις δεδομένων (Oracle, SQL Server, MS Access...). Η κατανόηση των αναλυτικών συναρτήσεων και του
τρόπου ένωσης διαφορετικών πινάκων σε μια βάση δεδομένων θα βοηθήσει τους συμμετέχοντες να μεταφέρουν τις λειτουργίες ανάλυσης δεδομένων
στην πλευρά της βάσης δεδομένων, αντί να τις εκτελούν στην εφαρμογή MS Excel. Αυτό μπορεί επίσης
να βοηθήσει στη δημιουργία οποιουδήποτε συστήματος πληροφορικής που χρησιμοποιεί μια σχεσιακή βάση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Αθήνα (online ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε αναλυτές επιχειρήσεων που επιθυμούν να μάθουν προηγμένες τεχνικές του Spotfire Analyst για ανάλυση δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να διαμοιράζονται οπτικοποιήσεις μεταξύ διαφορετικών μελών της ομάδας.
• Να διασφαλίζουν την πρόσβαση στο λογισμικό βάσει ρόλων και ελέγχων πρόσβασης.
• Να δημιουργούν οπτικοποιήσεις όπως χάρτες.
• Να ενσωματώνουν στατιστικές γλώσσες υπολογισμού, όπως η R, με το Spotfire.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε οικολόγους πεδίου και διαχειριστές προστασίας που επιθυμούν να δημιουργήσουν χωρικά έργα δεδομένων στο ArcGIS.

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

• να εξάγουν χωρικά δεδομένα ως οπτικοποιήσεις.
• να διεξάγουν γεωστατιστική ανάλυση σε πραγματικά δεδομένα.
• να υλοποιούν χωρική ανάλυση δεδομένων, επεξεργασία δεδομένων και χαρτογράφηση με το ArcGIS.
• να αναλύουν χωρικά δεδομένα για έργα στο ArcGIS.

Το πρόγραμμα Ανάλυση Δεδομένων για Επαγγελματίες είναι μια πρακτική, βιωματική εκπαίδευση σχεδιασμένη για να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να εργάζονται με αυτοπεποίθηση με επιχειρησιακά δεδομένα, να εξάγουν ουσιαστικές πληροφορίες και να υποστηρίζουν τη λήψη καλύτερων αποφάσεων. Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν σύγχρονες αναλυτικές τεχνικές και εργαλεία για να ερμηνεύσουν δεδομένα, να εντοπίσουν τάσεις και να επικοινωνήσουν αποτελεσματικά τις πληροφορίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή επιτόπια) Αθήνα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και επιχειρησιακούς αναλυτές που επιθυμούν να καθαρίζουν και να επεξεργάζονται δεδομένα αποτελεσματικά.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύξουν μια αποτελεσματική στρατηγική καθαρισμού δεδομένων.
• Χρησιμοποιήσουν χρήσιμα εργαλεία για τον καθαρισμό δεδομένων.
• Επιτύχουν ένα αποτέλεσμα πιο αποδοτικά.
• Μάθουν και να εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές καθαρισμού δεδομένων.

Στον εξελισσόμενο τομέα της ενέργειας, η ενσωμάτωση της ανάλυσης ηλεκτρικών μεταβατικών φαινομένων με ακριβή γεωγραφικά δεδομένα αποτελεί στρατηγική αναγκαιότητα. Επί του παρόντος, η εξάρτηση από σπασμένα δεδομένα οδηγεί σε σημαντικούς λειτουργικούς κινδύνους. Αυτό το εντατικό πρόγραμμα 14 ημερών στο Μελβούρνη σχεδιάστηκε για να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ της ηλεκτρολογικής μηχανικής και της διαχείρισης γεωχωρικών δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Αθήνα (επί τόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Grafana για παρακολούθηση και οπτικοποίηση δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν να δημιουργούν οπτικοποιήσεις στο Grafana.
• Ρυθμίσουν το Grafana για υψηλή διαθεσιμότητα.
• Προσαρμόσουν πίνακες και ταμπλό με δεδομένα.
• Ρυθμίσουν έναν reverse proxy για ταχύτερους χρόνους φόρτωσης.

Το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια κορυφαία επιλογή ανοικτού κώδικα για καινοτομία με γνώμονα τα δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό στα δεδομένα σας, να εξορύξετε νέες γνώσεις ή να προβλέψετε νέα μέλλοντα. Με περισσότερες από 1000 λειτουργικές μονάδες, εκατοντάδες έτοιμα προς εκτέλεση παραδείγματα, μια ολοκληρωμένη γκάμα ενσωματωμένων εργαλείων και την ευρύτερη επιλογή προηγμένων αλγορίθμων διαθέσιμων, το KNIME Analytics Platform είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για κάθε επιστήμονα δεδομένων και αναλυτή επιχειρήσεων.

Αυτό το μάθημα για το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και ειδικούς του KNIME να γνωρίσουν το KNIME, να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργούν σαφείς, ολοκληρωμένες αναφορές βασισμένες σε ροές εργασίας του KNIME.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το KNIME για την επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών αναγκών.

Απευθύνεται σε κοινό που δεν γνωρίζει προγραμματισμό και προτίθεται να χρησιμοποιήσει εργαλεία αιχμής για την υλοποίηση σεναρίων ανάλυσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν το KNIME.
• Δημιουργούν σενάρια Επιστήμης Δεδομένων
• Εκπαιδεύουν, ελέγχουν και επικυρώνουν μοντέλα
• Υλοποιούν ολοκληρωμένη αλυσίδα αξίας μοντέλων επιστήμης δεδομένων

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα ή για να μάθετε περισσότερα για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το εκπαιδευτικό πρόγραμμα "Πλατφόρμα ανάλυσης KNIME" παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση αυτής της δωρεάν πλατφόρμας ανάλυσης δεδομένων. Το πρόγραμμα περιλαμβάνει εισαγωγή στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, εγκατάσταση και διαμόρφωση του KNIME, δημιουργία ροών εργασίας (workflow), μεθοδολογία δημιουργίας επιχειρηματικών μοντέλων και μοντελοποίησης δεδομένων. Το μάθημα επίσης καλύπτει εργαλεία προηγμένης ανάλυσης δεδομένων, εισαγωγή και εξαγωγή ροών εργασίας, ενοποίηση εργαλείων, διαδικασίες ETL, εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση, επεκτάσεις και ενοποιήσεις με εργαλεία όπως R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Το τέλος περιλαμβάνει αναφορά, ενοποίηση με BIRT και την KNIME WebPortal.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή που διεξάγεται σε Αθήνα (διαδικτυακή ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίσουν σε Python και R για το KNIME.

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

• Να σχεδιάζουν, να δημιουργούν και να αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης στο KNIME.
• Να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα για τις επιχειρησιακές δραστηριότητες.
• Να υλοποιούν ολοκληρωμένα έργα επιστήμης δεδομένων.

Καθώς οι συμμετέχοντες σας προετοιμάζονται για προχωρημένα πτυχία Ανάλυσης Δεδομένων στο εξωτερικό, αντιμετωπίζουν μια διπλή πρόκληση: να κατακτήσουν τον τεχνικό προγραμματισμό και να κατανοήσουν πώς να μεταφράζουν τα δεδομένα σε επιχειρηματική αξία. Αυτό το εντατικό πρόγραμμα 5,5 ωρών είναι σχεδιασμένο για να γεφυρώσει ταυτόχρονα και τα δύο κενά. Συνδυάζοντας τα τεχνικά θεμέλια της Python με ένα εισαγωγικό πλαίσιο επιχειρηματικής ανάλυσης, διασφαλίζουμε ότι η ομάδα σας ξεκινά το ακαδημαϊκό της ταξίδι ως ηγέτες, όχι απλώς ως μαθητές.

Ένα Σύστημα Γεωγραφικών Πληροφοριών (GIS) είναι ένα σύστημα σχεδιασμένο για τη συλλογή, αποθήκευση, επεξεργασία, ανάλυση, διαχείριση και παρουσίαση χωρικών ή γεωγραφικών δεδομένων. Το ακρωνύμιο GIS χρησιμοποιείται μερικές φορές για την Επιστήμη Γεωγραφικών Πληροφοριών (GIScience) αναφερόμενο στο ακαδημαϊκό αντικείμενο που μελετά τα συστήματα γεωγραφικών πληροφοριών και αποτελεί ένα μεγάλο τομέα εντός του ευρύτερου ακαδημαϊκού κλάδου της γεωπληροφορικής.

Το QGIS λειτουργεί ως λογισμικό Γεωγραφικού Συστήματος Πληροφοριών (GIS), επιτρέποντας στους χρήστες να αναλύουν και να επεξεργάζονται χωρικές πληροφορίες, εκτός από τη σύνθεση και εξαγωγή γραφικών χαρτών. Το QGIS υποστηρίζει τόσο raster όσο και vector layers· τα vector δεδομένα αποθηκεύονται είτε ως point, line ή polygon features. Υποστηρίζονται πολλαπλές μορφές εικόνων raster και το λογισμικό μπορεί να γεωαναφέρει εικόνες. Συνοψίζοντας, επιτρέπει στους χρήστες να Δημιουργούν, επεξεργάζονται, οπτικοποιούν, αναλύουν και δημοσιεύουν γεωχωρικές πληροφορίες σε Windows, Mac, Linux, BSD.

Αυτό το πρόγραμμα, στην πρώτη του φάση, εισάγει τη διεπαφή του QGIS για γενική χρήση. Στη δεύτερη φάση, εισάγουμε το PyQGIS - τις βιβλιοθήκες Python του QGIS που επιτρέπουν την ενσωμάτωση λειτουργιών GIS στον κώδικα Python ή στην εφαρμογή Python σας, ώστε να μπορείτε ακόμη και να δημιουργήσετε το δικό σας Python Plugin γύρω από μια συγκεκριμένη λειτουργία GIS.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε άτομα που επιθυμούν να κατανοήσουν την ανάλυση απαιτήσεων και να την εκτελούν αποτελεσματικά και με ακρίβεια χρησιμοποιώντας τεχνικές ανάλυσης για τα έργα τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• αναγνωρίζουν διαφορετικούς τύπους απαιτήσεων.
• κατανοούν τις γενικές έννοιες και δραστηριότητες της ανάλυσης απαιτήσεων.
• εξοικειωθούν με τη μεθοδολογία ανάλυσης απαιτήσεων.
• χρησιμοποιούν διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης απαιτήσεων προς όφελός τους.
• δομούν τις απαιτήσεις ώστε να επικοινωνούν αποτελεσματικά με τους αρχιτέκτονες και τους προγραμματιστές μέσω μιας επαναληπτικής διαδικασίας συλλογής απαιτήσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στο Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αναλυτές επιχειρήσεων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TIBCO Spotfire X με τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης του για οπτικοποίηση, μετασχηματισμό και ανάλυση δεδομένων.

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

• Εγκαταστήσουν και παραμετροποιήσουν το TIBCO Spotfire X.
• Κατανοήσουν τα χαρακτηριστικά και την αρχιτεκτονική του TIBCO Spotfire X.
• Κατανοήσουν τις έννοιες πίσω από την επαυξημένη και προγνωστική ανάλυση.
• Μάθουν πώς να φορτώνουν, να επεξεργάζονται και να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Spotfire X.
• Δημιουργήσουν διαδραστικές και βελτιωμένες οπτικοποιήσεις δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες του επιχειρηματικού χώρου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την αφήγηση με δεδομένα, το PowerPoint και εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να δημιουργήσουν παρουσιάσεις στελεχών που υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων και ακολουθούν τα πρότυπα εταιρικής ταυτότητας.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση: να δομούν μηνύματα με Τεχνητή Νοημοσύνη, να βελτιώνουν τον σχεδιασμό διαφανειών, να ενισχύουν τις οπτικές ιστορίες και να παρουσιάζουν σαφέστερες παρουσιάσεις για στελέχη.