Εκπαίδευση Data Analysis στη Λευκωσία

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ζωντανό μέρος (σε πρόσωπο πρόσωπου ή διαδικτύου) είναι στοχευμένη για μεσαίου επιπέδου ειδικές στατιστικά επιστήμονες και μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαλέξεως, οι μεταφράστες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Επεξεργαστούν και αναλύσουν μεγάλα σημεία δεδομένων εξικανώς με το Apache Spark.
• Δημιουργήστε προβολές για μεγάλα σημεία δεδομένων σε ενόπλη υπεύθυνη ομάδα.
• Συνδυάστε Apache Spark με αστικά εργαλεία.

Stratio είναι μια πλατφόρμα αξιοθέτησης δεδομένων που ενσωματώνει τα big data, την AI και την governance σε μία έντελη λύση. Οι modula Rocket και Intelligence επιτρέπουν γρήγορη αναζήτηση, μετάφραση δεδομένων και προβληματική ανάλυση σε εντελειώδη περιβάλλοντα.

Αυτό το δίδασκτρο με οργανωμένη καθοδήγηση (πολύχρωμος ή live) στόχο ενισχύει τους μεσαίου επιπέδου δεδομένων επαγγελματίες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα modula Rocket και Intelligence στο Stratio αποτελεσματικά με PySpark, εστίαζόντας σε περιβάλλοντα διαδηλώσεων, χρήστες-ορισμένες λειτουργίες και προβληματικά δεδομένα.

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

• Να περιφέρονται και να εργάζονται στην Stratio platform χρησιμοποιώντας τους modula Rocket και Intelligence.
• Να εφαρμόζουν PySpark σε περιβάλλοντα δεδομένων ingestion, transformation, και analysis.
• Να χρησιμοποιούν loops και συνθηκική λογική για τον έλεγχο δεδομένων workflows και feature engineering tasks.
• Να δημιουργούν και να διαχειρίζονται χρήστες-ορισμένες λειτουργίες (UDFs) για μεταχειριστό data operations στο PySpark.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διεξοδική εισαγωγή και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Αλληλεπίδραση σε μια live-lab περιβάλλον.

Επιλογές Διεξαγωγής Προσαρμοστικών

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το δίδασκο, παρακαλώ συνεχίζετε μας.

Η Διαδικασία Απόφασης με Βάση τα Δεδομένα είναι η πρακτική της ολοκλήρωσης σχετικών δεδομένων, αποδείξεων και ανάλυσης στη διαδικασία λήψης αποφάσεων για να βελτιώσουμε τα αποτελέσματα και τη ρεαλιστικότητα στο δημόσιο τομέα.

Αυτή η εκπαίδευση που δίνεται από καθηγητή (online ή offline) προς μετώπιο προσωπικού του δημόσιου τομέα με περιορισμένη ή αρχική εμπειρία στο χρησιμοποιείν τα δεδομένα για λήψη αποφάσεων που σχεδιάζουν, αξιολογούν ή διαχειρίζονται κυβερνητικά προγράμματα και επιθυμούν να βελτιώσουν την ικανότητά τους να διαχωρίζουν, αξιολογούν και εφαρμόζουν τα δεδομένα σε πρακτικές λήψεις αποφάσεων.

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

• Μάθουν τι σημαίνει να είναι δεδομένων προσβλέποντες (εναντίον από δεδομένων κυριαρχών ή μη-κατάληψη βασιζόμενων).
• Αναγνωρίζουν και εκτιμούν δεδομένα σχετικά με ένα πολιτικό ή υπηρεσιακό πλαίσιο.
• Ζητήσουν καλύτερα ερωτήματα από τους αναλυτές δεδομένων και να ερμηνεύσουν πίνακες έργου και έγγραφα αποτελεσματικά.
• Εφαρμόζουν δεδομένα για να υποστηρίξουν, βελτιώσουν ή αμυνθούν τις αποφάσεις σε πλαίσια δημόσιων υπηρεσιών.

Μορφή του Μαθήματος

• Εργασία με επικοινωνία και συζήτηση.
• Χειρότεχνη χρήση περιστάσεων λήψης αποφάσεων, συλλογών δεδομένων και μακετών προσφορών πολιτικής.
• Εξασκήσεις που επικεντρώνονται σε πρακτικά καταστάσεις λήψης αποφάσεων.

Πιθανές Προσαρμογές του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βασισμένη στους διαδικασμούς ή τα εσωτερικά εργαλεία του καταστήματός σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Λευκωσία (ον-λίνε ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου δεδομένων επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης σειράς χρόνου σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Ατέλεστη αυτής της εκπαιξεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέτουν γνώση των βασικών στοιχείων της ανάλυσης σειράς χρόνου.
• Χρησιμοποιήσουν το Google Colab για να εργαστούν με δεδομένα σειράς χρόνου.
• Εφαρμόζουν ARIMA μοντέλα για πρόβλεψη των μεταγωγών δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη Prophet του Facebook για ευελιξία στη πρόβλεψη.
• Βιζουαλίζουν δεδομένα σειράς χρόνου και τα αποτελέσματα πρόβλεψης.

Η Αριθμητική Δυνατότητα είναι η ικανότητα να καταλάβεις και να χρησιμοποιήσεις αριθμητικές εργαλεία, δεδομένα και συστήματα για να λαμβάνεις πληροφορημένες αποφάσεις στο πλαίσιο της παροχής δημόσιων υπηρεσιών και της διοίκησης.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (διαδικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε δημόσιους υπάλλήλους με περιορισμένη ή αρχική εμπειρία στην αριθμητική δυνατότητα, που εργάζονται με δεδομένα, αριθμητικά εργαλεία ή μετρικές επιδόσεων υπηρεσιών και που επιθυμούν να διασφαλίσουν την ικανότητά τους για ανάλυση, ερμηνεία και εφαρμογή πληροφοριών για καλύτερη λήψη αποφάσεων.

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

• Καταλάβουν τις βάσεις της αριθμητικής δυνατότητας και πώς εφαρμόζονται στο έργο του δημόσιου τομέα.
• Χρησιμοποιήσουν αριθμητικά εργαλεία για τη συλλογή, προβολή και επικοινωνία με δραστήριες προοπτικές.
• Αξιολογήσουν την αριθμητική ουσιόδωρη στους εαυτούς τους τεάματα ή τμήματα.
• Κατασκευάσουν μια διαδρομή για τη βελτίωση της αριθμητικής ικανότητας και των πρακτικών με βάση δεδομένα.

Σχήμα του Μαθήματος

• Επικοινωνητικό εκπαιδευτικό μάθημα και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση αριθμητικών εργαλείων και προτύπων οχιδρόμων.
• Οδηγούμενες ασκήσεις με συγκεκριμένους περιβαλών της πραγματικής ζωής δημόσιας υπηρεσίας.

Προτάσεις Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βασισμένη στους διαχωρισμούς λειτουργίας της υπηρεσίας σας ή εσωτερικά εργαλεία, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καθορίσετε.

Η αφήγηση με δεδομένα είναι η πρακτική χρήσης οπτικών και ναρρατιβων τεχνικών για να μετατρέψουμε περίπλοκα σύνολα δεδομένων σε ξεκάθαρες και ισχυρές αφηγήσεις που ενημerώνουν και προσβολούν στη δράση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του δημόσιου τομέα που εργάζονται με δεδομένα και έχουν περιορισμένη ή αυτοδίδακτη εκπαίδευση στην αφήγηση με δεδομένα, και θέλουν να ενισχύσουν την ικανότητά τους να παρουσιάζουν σαφώς και αποτελεσματικά δεδομένα μέσω ναρρατιβής και οπτικών.

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

• Μετατρέψουν ανεξεργάστα δεδομένα σε επικίνδυνες οπτικές αφηγήσεις.
• Χρησιμοποιούν την επιλογή και διάταξη γράφηματος για να υποστηρίξουν τα βασικά μηνύματα.
• Δομούν ναρρατιβές δεδομένων που συμφωνούν με τις ανάγκες του κοινού.
• Εφαρμένουν καλές πρακτικές για οπτική σαφήνεια και γνωστικό αντίκτυπο.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Χειρονική χρήση τεχνικών αφήγησης με δεδομένα σε παρουσιάσεις δεδομένων.
• Οδηγούμενες άσκησεις εστιασμένες στην καθαρότητα, την οπτική ροή και τον αντίκτυπο του κοινού.

Εξατομικευμένες επιλογές μαθήματος

• Για να ζητήσετε ένα προσαρμοσμένο μάθημα γι' αυτό το μάθημα βάσει των κατεβαίνουσας του τμήματός σας ή εσωτερικών εργαλείων, παρακαλούμε επικοινωνήστε με μας για να το ρυθμίσουμε.

Οι συμμετέχοντες που θα ολοκληρώσουν αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση από εκπαιδευτές στο Λευκωσία θα αποκτήσουν μια πρακτική, πραγματική κατανόηση του Big Data και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων του.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσα από πρακτικές ασκήσεις. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση του εκπαιδευτή αποτελούν ένα σημαντικό στοιχείο της τάξης.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στις στοιχειώδεις έννοιες του Big Data και στη συνέχεια προχωρά στις γλώσσες προγραμματισμού και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση Data Analysis. Τέλος, συζητάμε τα εργαλεία και την υποδομή που επιτρέπουν Big Data αποθήκευση, κατανεμημένη επεξεργασία και Scalaικανότητα.

ArcGIS Professional Plus είναι μια προηγμένη έκδοση του ArcGIS Pro, προσφέροντας επεκταθείς λειτουργίες για ανάλυση γεωχώρου δεδομένων, 3D μοντελοποίηση, αυτομάτευση και συνεργασία επιχείρησης.

Αυτή η διδασκαλία με εξειδικευμένο διδάσκων (διαδικτύου ή τόπου) στοχεύει σε επαγγελματίες GIS μεταξύ επίπεδο που θέλουν να βελτιώσουν τις δεξιότητες τους στην ανάλυση γεωχώρου, αυτομάτευση και μοιρασία χρησιμοποιώντας εργαλεία ArcGIS Professional Plus.

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

• Χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία ArcGIS Pro Plus για τη δευτέρωση και ανάλυση δεδομένων.
• Δημιουργήσουν 2D και 3D χάρτες με προχωρημένα σύμβολα και τεχνικές γεωπροεπεξεργασίας.
• Αυτοματοποιήσουν διαδικασίες χρησιμοποιώντας το ModelBuilder και Python σε αρτίχωντα.
• Εγκαθιδρύσουν ArcGIS με εξωτερικά υπηρεσία δεδομένων και συστήματα επιχείρησης.

Μορφή της Διδασκαλίας

• Συναγωγή και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Λειτουργία με χέρι ένα σε αυθεντικό περιβάλλον laboratpry.

Προσαρμοστικές Επιλογές Διδασκαλίας

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοστική διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική σεσσιό, που υποστηρίζεται από καθηγητή (online ή onsite), διευθύνεται προς αρχάριους διαχειριστές δεδομένων, αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων οι οποίοι θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το dbt Cloud για τη διαχείριση των έργων αποθετηρίων και μετατροπής δεδομένων στον χλωρό.

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

• Δημιουργήσουν και διαχειριστούν έργα στο dbt Cloud.
• Χρησιμοποιήσουν τη διεπαφή του dbt Cloud για να προγραμματίζουν και εκτελούν μετατροπές δεδομένων.
• Συνεργάση με τους ομοσπονδιακούς τους σε έργα.
• Να εφαρμόσουν τα έργα dbt τους προς παραγωγή.
• Να αποκλείσουν και να υποστηρίξουν έργα dbt.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες και αναλυτές αρχαρίου έως προχωρημένου επιπέδου GIS που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά το ArcGIS για οπτικοποίηση δεδομένων, χωρική ανάλυση, και διαχείριση γεωχωρικών έργων.

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

• Πλοηγηθείτε και χρησιμοποιήστε ArcGIS εργαλεία για τη διαχείριση γεωχωρικών δεδομένων.
• Δημιουργήστε και προσαρμόστε χάρτες με επίπεδα και χαρακτηριστικά.
• Εκτελέστε προηγμένες εργασίες χωρικής ανάλυσης και γεωεπεξεργασίας.
• Αυτοματοποιήστε τις ροές εργασίας χρησιμοποιώντας ModelBuilder και Python.

Αυτή η καθοδιγία με επίβλεψη εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε διαχειριστές δεδομένων και αναλυτές που θέλουν να μάθουν βασικά ως επί το πλείστον γνώσεις χρήσης του AWS Glue για την κατασκευή εγχειρέματος διαχείρισης δεδομένων.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά πρωτότυπα του AWS Glue.
• Κατασκευάσουν ένα εγχείρημα διαχείρισης δεδομένων με το AWS Glue.
• Εξοπλίσουν κrawler και προγράμματα (jobs) AWS Glue.
• Μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τις μετασχηματισμούς του AWS Glue.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου GIS που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ArcGIS Pro για να βελτιώσουν τις ικανότητές τους χωρικής ανάλυσης, να πραγματοποιήσουν ολοκληρωμένη γεωστατιστική ανάλυση και να εφαρμόσουν προηγμένο 3D τεχνικές μοντελοποίησης για πιο αποτελεσματική λήψη αποφάσεων και επίλυση προβλημάτων σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

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

• Αναπτύξτε προηγμένες δεξιότητες σε τεχνικές χωρικής ανάλυσης χρησιμοποιώντας το ArcGIS Pro.
• Χρησιμοποιήστε το Python scripting για αυτοματοποίηση και πολύπλοκη επεξεργασία δεδομένων.
• Εφαρμόστε χωρική μοντελοποίηση για επίλυση προβλημάτων σε σενάρια πραγματικού κόσμου.
• Διεξαγωγή γεωστατιστικής ανάλυσης για προηγμένη ερμηνεία δεδομένων.
• Ενσωματώστε εξωτερικές πηγές δεδομένων και αξιοποιήστε την ανάλυση 3D χωρικών δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό τον οδηγό (online ή σε προσωπική παρουσία) στο Λευκωσία είναι κατευθυνόμενη σε αναλυτές δεδομένων και επαγγελματίες της βιομηχανίας είδους ξεκαθάρισης και μεσαίου επιπέδου που θέλουν να αναλύσουν συναφώς δομές δεδομένων πάνω από διάφορες βιομηχανίες χρησιμοποιώντας τη Google Gemini AI.

Με τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπολάβουν τη βασική λογική της Google Gemini AI.
• Δεσμεύουν διάφορες πηγές δεδομένων στη Gemini AI.
• Εξερευνούν τα δεδομένα χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα.
• Αναλύουν μορφές δεδομένων και προκεράννυν επίγνωση.
• Δημιουργούν όχημα εξέλιξης των δεδομένων.
• Συνομιλούν πρακτικά σημεία από δεδομένα με εφεκτικό τρόπο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και σε οποιονδήποτε ενδιαφέρεται να μάθει πώς να χρησιμοποιεί και να ενσωματώνει τα Tableau, Python, R και SQL για οπτικοποίηση δεδομένων και ανάλυση.

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

• Εκτελέστε ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, R και SQL.
• Δημιουργήστε insights μέσω της οπτικοποίησης δεδομένων με το Tableau.
• Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων για επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριου επιπέδου προσωπικό υποστήριξης IT που επιθυμεί να παρέχει ισχυρή υποστήριξη για την ArcGIS Enterprise, αντιμετωπίζοντας αποτελεσματικά τυχόν ανωμαλίες ή αποτυχίες.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία του ArcGIS Enterprise.
• Μάθετε να εγκαθιστάτε, να διαμορφώνετε και να διαχειρίζεστε το ArcGIS Enterprise.
• Αποκτήστε δεξιότητες στην αντιμετώπιση προβλημάτων και την επίλυση κοινών προβλημάτων.
• Αναπτύξτε επάρκεια στην παρακολούθηση και τη διατήρηση ArcGIS εταιρικών περιβαλλόντων.
• Κατακτήστε τις τεχνικές δημιουργίας αντιγράφων ασφαλείας, ανάκτησης και βελτιστοποίησης απόδοσης.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση ζωντανής εκπαιδεύσεως σε Λευκωσία (όλον τον κόσμο ή σε υπόλοιπο) είναι προσανατολισμένη σε αναλυτές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το TM1 για την ανάλυση και προσαρμογή εκθέσεων και προτύπων δεδομένων σε μια βάση δεδομένων.

Ατυχώς τελικά αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διδάξουν πώς να αναλύσουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το IBM Planning Analytics.
• Δημιουργήστε προσαρμοσμένες έκθεσης των δεδομένων σε μια βάση δεδομένων.
• Δημιουργήστε εκθέσεις και φόρμες που επικοινωνούν με το TM1.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (διαδικτυακός ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να καταστούν ικανοί στη χρήση του Azure Synapse Analytics για ένα ευρύ φάσμα επεξεργασίας δεδομένων, αναλυτικών στοιχείων και οπτικοποίησης.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία του Azure Synapse Analytics.
• Δημιουργήστε, διαμορφώστε και διαχειριστείτε επεκτάσιμες αποθήκες δεδομένων χρησιμοποιώντας το Azure Synapse.
• Κατακτήστε τις τεχνικές για την πρόσληψη, μετατροπή και φόρτωση δεδομένων (ETL) από διάφορες πηγές στο Azure Synapse.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση των ερωτημάτων, ασφαλίστε τα δεδομένα και ενσωματώστε το Azure Synapse με το Power BI και άλλα εργαλεία για οπτικοποίηση δεδομένων και κοινή χρήση πληροφοριών.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή on-site), απευθύνεται σε διοικητές βάσεων δεδομένων με είδηση, SQL προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων οι οποίοι θέλουν να ενισχύσουν τις γνώσεις τους στο SQL με την κατάκτηση της χρήσης των Αναλυτικών Συναρτήσεων.

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

• Καταλάβουν το όνομα και τη σημασία των Αναλυτικών Συναρτήσεων.
• Εφαρμόζουν διάφορες Αναλυτικές Συναρτήσεις για τη λύση περίπλοκων αναλυτικών προβλημάτων.
• Συνδυάζουν Αναλυτικές Συναρτήσεις με άλλες λειτουργίες SQL για εξοχή διαμόρφωση ανάλυσης δεδομένων.
• Βελτιώνουν τα κέρδημα προβολών με τη χρήση Αναλυτικών Συναρτήσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου που επιθυμούν να μάθουν τις θεμελιώδεις έννοιες και τα εργαλεία του ArcGIS.

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

• Κατανόηση των βασικών εννοιών του GIS και των χωρικών δεδομένων.
• Πλοηγηθείτε στη διεπαφή ArcGIS.
• Δημιουργία και διαχείριση χωρικών δεδομένων.
• Εκτελέστε βασική χωρική ανάλυση.
• Δημιουργήστε χάρτες και απεικονίσεις.

Αυτή η διδακτική εκπαίδευση που υποστηρίζεται από καθηγητή (online ή on-site) στοχεύει σε αναλυτές δεδομένων και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Πλαίσιο Αρθροποίησης MongoDB για την ανάλυση δεδομένων, ενώ απλοποιούν περίπλοκες επιχειρήματα και στοιχεία αρθροποίησης.

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

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το MongoDB για την ανάλυση δεδομένων.
• Να κατανοήσουν τις έννοιες και στάδια του Πλαισίου Αρθροποίησης MongoDB.
• Να μάθουν για τη βασική δομή, σύνταξη και επιχειρήματα για αρθροποίηση.
• Να μάθουν πώς να χειρίζονται προχωρημένα επιχειρήματα στην αρθροποίηση.
• Να εφαρμόσουν κάποιες εργαλεία και τεχνικές βελτιστοποίησης για να βελτιώσουν την απόδοση της αρθροποίησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες επιστήμες της γης και μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Python για γεωχωρική ανάλυση σε περιβάλλοντα ArcGIS και QGIS.

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

• Μάθετε Python δομές σύνταξης και ελέγχου για την αποτελεσματική εκτέλεση γεωχωρικών εργασιών.
• Χρησιμοποιήστε τα Pandas, Numpy και Matplotlib για ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων στο GIS.
• Χειριστείτε και αναλύστε διανυσματικά δεδομένα με τις βιβλιοθήκες Geopandas, Arcpy και PyQGIS.
• Αυτοματοποιήστε τις γεωχωρικές διεργασίες και τις ροές εργασίας χρησιμοποιώντας Python δέσμες ενεργειών στο ArcGIS και το QGIS.
• Αναπτύξτε προσαρμοσμένα εργαλεία γεωεπεξεργασίας που βασίζονται σε Python για το ArcGIS και το QGIS για να βελτιστοποιήσετε τις εργασίες.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διευθυντή σε Λευκωσία (online ή on-site) απευθύνεται σε περιβαλλοντικούς επιστήμονες και αρχαιολόγους με διάδοση των γνώσεων που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το ArcMap στο ArcGIS για τη συλλογή, διαχείριση και ανάλυση γεωγραφικών πληροφοριών.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του ArcMap και του ArcGIS.
• Συλλέγουν, διαχειρίζονται και αναλύουν γεωγραφικές πληροφορίες στοιχείων κοινωνικής και αρχαιολογικής έρευνας.
• Εκτελούν χώρου-χρόνου ερωτήματα για την προσέγγιση αξιολόγησης.

Big Data και Προηγμένες Αναλυτικές είναι η εφαρμογή προχωρημένων τεχνικών και εργαλείων για ανάλυση μεγάλων, πολύπλοκων συνόλων δεδομένων προς επιχειρησιακές ερμηνείες και αποφασιστική λήψη αποφάσεων.

Αυτός ο διδασκόμενος, ζωντανός μαθητικός (διαδικτύου ή επί τόπου) στοχεύει σε προχωρημένους ειδικούς δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν κόψιμα-τεχνολογίες αναλυτικών μεθόδων και τεχνολογίες μεγάλων δεδομένων για πρόβλεψη, προσδιορισμό και εφεξής ανάλυση.

Στο τέλος αυτής της διδακτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν ακρογωνιασμένες παραγωγικές δεξιότητες για συνοριακά και οργανωμένα δεδομένα.
• Εφαρμόζουν προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης και βαθύ μάθησης σε μεγάλα συνόλα δεδομένων.
• Εκμεταλλεύονται πλατφόρμες κληρονομικής υπολογιστικής για εφεξής ανάλυση και στρีμινγ δεδομένων.
• Ενσωματώνουν μεγάλες δεδομένα ανάλυσης σε επιχειρησιακή λογιστική και προσδιορισμό συστημάτων.

Σχήμα του Κλάσης

• Επεξεργασία με διάλογο και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και άσκηση.
• Εφαρμόσιμα προσδιορισμοί σε μια υπεύθυνη λειτουργία της ζωής απώτερη περιβάλλον.

Προσαρμοστικές Επιλογές Διδασκαλίας

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την κλάση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Ο στόχος του μαθήματος στο Λευκωσία είναι να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να παράγουν αποδεικτικά ορθές απαντήσεις σε ερωτήσεις:

Τι έχει συμβεί;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• παραγωγή ενημερωτικών οπτικοποίησεις δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μέλλοντικών επιδόσεων
• αξιολόγηση προβλέψεων

Τι θα πρέπει να συμβεί;

• μετατροπή δεδομένων σε αποδεικτικά επιχειρηματικά αποφάσεις
• βελτίωση διαδικασιών

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε γεωγράφους μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την τεχνογνωσία τους στη χωρική ανάλυση, τη διαχείριση δεδομένων και τις GIS εφαρμογές.

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

• Εφαρμόστε προηγμένες τεχνικές χωρικής ανάλυσης για την επίλυση σύνθετων γεωγραφικών προβλημάτων.
• Διαχειριστείτε μεγάλες χωρικές βάσεις δεδομένων και πραγματοποιήστε έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε δυναμικούς και διαδραστικούς χάρτες και απεικονίσεις για διάφορες εφαρμογές.
• Χρησιμοποιήστε τον προγραμματισμό και τον αυτοματισμό για να βελτιώσετε τις ροές εργασίας GIS.

Αυτή η επιβλέπουμενη κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης σε Λευκωσία (online ή χώρος συναθρόισης) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων ή κάθε άτομο που επιθυμεί να χρησιμοποιήσει το SPSS Modeler για την εκτέλεση δραστηριοτήτων ανάλυσης δεδομένων.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων.
• Να μάθουν πώς να εισάγουν και να αξιολογούν την ποιότητα δεδομένων με το Modeler.
• Να αναπτύσσουν, να υλοποιούν και να εκτιμούν αποτελεσματικά μοντέλα δεδομένων.

Οι συμμετέχοντες που ολοκληρώσουν αυτή την επίδειξη με δάσκαλο, ζωντανή κατά τη διάρκεια της διδασκαλίας σε Λευκωσία, θα αποκτήσουν πρακτική, χρήσιμη γνώση σχετικά με τα Big Data και τις συνδεδεμένες τεχνολογίες, μεθόδους και εργαλεία.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να εφαρμόσουν αυτή τη γνώση μέσω πρακτικών στοιχείων. Η διάλεξη και το feedback του δασκάλου αποτελούν μια σημαντική πτυχή του μαθήματος.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στα βασικά στοιχεία των Big Data, συνεχίζει με τις γλώσσες προγραμματισμού και τις μεθόδους που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων. Τέλος, συζητάμε τα εργαλεία και την υποδομή που εξασφαλίζουν την αποθήκευση Big Data, την κατανεμημένη επεξεργασία και την δυνατότητα μεγέθυνσης.

R είναι πολύ δημοφιλής, open source περιβάλλον για στατιστικές υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Αυτό το μάθημα εισήγαγε τη γλώσσα προγραμματισμού R στους φοιτητές. Καλύπτει τα βασικά στοιχεία της γλώσσας, βιβλιοθήκες και προηγμένες έννοιες. Προηγμένη ανάλυση δεδομένων και γραφικά με αυτόντικα δεδομένα.

Ακροατήριο

Προγραμματιστές / ανάλυτες δεδομένων

Διάρκεια

3 ημέρες

Μορφή

Διδασκαλία και πρακτικά εργασίες

Κοινότητα

Αναλυτές, έρευνες, επιστήμονες, διπλωματοφόροι και φοιτητές και όποιος είναι ενδιαφερόμενος να μάθει πώς να αυξήσει τη στατιστική ανάλυση στο Microsoft Excel.

Στόχοι του μαθήματος

Αυτό το μάθημα θα σας βοηθήσει να ενισχύσετε τη γνώση σας για Excel και τη στατιστική, αυξάνοντας ως αποτέλεσμα την αποτελεσματικότητα και αποδοτικότητα στο εργασία ή την έρευνά σας.

Το μάθημα περιγράφει πώς να χρησιμοποιήσετε το Analysis ToolPack στο Microsoft Excel, στατιστικές λειτουργίες και πώς να εκτελέσετε βασικές στατιστικές διαδικασίες. Θα εξηγήσει τι περιορισμοί έχει το Excel και πώς να τους αντιμετωπίσετε.

Η ανάλυση δεδομένων είναι σήμερα ένα κρίσιμο εργαλείο στα επιχειρήματα. Θα εστιάζουμε όλη τη διάρκεια στην ανάπτυξη δεξιοτήτων για πρακτική, εφαρμοσμένη ανάλυση δεδομένων. Η στόχος είναι να βοηθήσουμε τους συμμετέχοντες να δίνουν απαντήσεις με βάση στις πληροφορίες σε ερωτήσεις: 

Τι έχει συμβεί;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• παραγωγή ενημερωτικών οπτικοποιήσεων δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μελλοντικών αποδοχών
• επισήμανση των προβλέψεων

Τι θα έπρεπε να συμβεί;

• μετατροπή δεδομένων σε αποφάσεις με βάση στις πληροφορίες
• βελτιστοποίηση διαδικασιών

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.

Ένα σύστημα γεωγραφικών πληροφοριών (GIS) είναι ένα σύστημα σχεδιασμένο για τη συλλογή, αποθήκευση, χειρισμό, ανάλυση, διαχείριση και παρουσίαση χωρικών ή γεωγραφικών δεδομένων. Το ακρωνύμιο GIS χρησιμοποιείται μερικές φορές για την επιστήμη της γεωγραφικής πληροφορίας (GIScience) για να αναφέρεται στον ακαδημαϊκό κλάδο που μελετά τα συστήματα γεωγραφικών πληροφοριών και είναι ένας μεγάλος τομέας στον ευρύτερο ακαδημαϊκό κλάδο της γεωπληροφορικής.

Η χρήση του Python με το GIS έχει αυξηθεί σημαντικά τις τελευταίες δύο δεκαετίες, ιδιαίτερα με την εισαγωγή της σειράς Python 2.0 το 2000, η οποία περιελάμβανε πολλά νέα χαρακτηριστικά προγραμματισμού που έκαναν τη γλώσσα πολύ πιο εύκολη στην ανάπτυξη. Από τότε, το Python δεν έχει χρησιμοποιηθεί μόνο σε εμπορικά GIS, όπως προϊόντα από την Esri, αλλά και σε πλατφόρμες ανοιχτού κώδικα, συμπεριλαμβανομένου του QGIS και του GRASS. Στην πραγματικότητα, η Python σήμερα είναι μακράν η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα από GIS χρήστες και προγραμματιστές.

Αυτό το πρόγραμμα καλύπτει τη χρήση του Python και των προηγμένων βιβλιοθηκών του όπως geopandas, pysal, bokeh και osmnx για να εφαρμόσετε τις δικές σας GIS δυνατότητες. Το πρόγραμμα καλύπτει επίσης εισαγωγικές ενότητες γύρω από το ArcGIS API και την εργαλειοθήκη QGIS.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδίκτου ή εγκατεστημένη) προορίζεται για επαγγελματίες του τομέα Προσωπικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν αναλυτικά μέθοδα για να βελτίωσουν την επιχειρηματική δύναμη. Αυτός ο κούρσος περιλαμβάνει συστηματικές και μετρήσιμες, όπως και εμπειρικές και στατιστικές προσεγγίσεις.

Σχέδιο του Κούρσου

• Δυναμική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.

Προεπιλεγμένες Επιλογές Καθοδήγησης

• Για να αίτησετε μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό τον κούρσο, επικοινώνετε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το IBM Cloud Pak για να προετοιμάσουν δεδομένα για χρήση σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Cloud Pak for Data.
• Ενοποίηση της συλλογής, οργάνωσης και ανάλυσης δεδομένων.
• Ενσωματώστε το Cloud Pak for Data με μια ποικιλία υπηρεσιών για την επίλυση κοινών επιχειρηματικών προβλημάτων.
• Εφαρμογή ροών εργασιών για τη συνεργασία με τα μέλη της ομάδας για την ανάπτυξη μιας λύσης AI.

Σε αυτή τη διδασκαλία με εξηγητή, ζωντανή (χώρος ή απόσταση), οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να συνδυάζουν τις δυνατότητες του Python και του Excel.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν πακέτα για τη συνδυασμένη λειτουργία του Python και του Excel.
• Να διαβάζουν, γράφουν και να μεταχειρίζονται αρχεία Excel χρησιμοποιώντας το Python.
• Να καλούν συναρτήσεις Python από το Excel.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Λευκωσία (online ή παρακαλώ υποστηριχθεί) απευθύνεται σε τεχνικό πρόσωπο που επιδιώκει να κερδίσει πρακτική κατανόηση των διαθέσιμων λύσεων στο cloud, των διαδικασιών ανάλυσης δεδομένων που χρειάζονται για να εργαστούν με δεδομένα στο cloud, καθώς και την έντονη πρακτική εφαρμογή εργαλείων όπως το Power BI για να αναλύσουν δεδομένα.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Power BI.
• Αξιολογήσουν τις διάφορες λύσεις δεδομένων που προσφέρουν οι παρόχοι υπηρεσιών cloud, όπως το Azure.
• Να αποκτήσουν κατανόηση για τις διάφορες δομές, προσεγγίσεις μοντελοποίησης και σχεδιασμού data warehouse που χρησιμοποιούνται για να αποθηκεύουν, διαχειρίζονται και πρόσληψη Big Data.
• Εφαρμένους εργαλείων και τεχνικών για να καθαρίσουν δεδομένα προς άνάλυση.
• Κτίσει αποφασιστικές λύσεις αναφορών και ανάλυσης βασισμένες σε δεδομένα τόσο εγχώριες όσο και στο cloud.
• Ενσωμάτωσε λύσεις ανάλυσης δεδομένων με ένα data warehouse.
• Να εξαλείψει κινδύνους ασφάλειας δεδομένων και να εγγυηθεί την προστασία δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε προσωπικό χώρο) είναι προσανατολισμένη για αναπτυξιαlisteς και διαχειριστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το OpenSearch για να εκτελούν διανυσματική αναζήτηση και ανάλυση δεδομένων σε ένα μονοπώλιο και ασφαλές σύστημα.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι διαμεριζόμενοι θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν την απαραίτητη περιβάλλοντα ανάπτυξης για να ξεκινήσουν τη δημιουργία λύσεων αναζήτησης και ανάλυσης με το OpenSearch και το OpenSearch Dashboards.
• Συνειδητοποίηση των τριών προσβαθμίσεων (snapshot, restart και rolling) στη βελτίωση από Elasticsearch OSS στο OpenSearch.
• Μάθουν πώς να ενδεικτοποιήσουν δεδομένα, να δημιουργήσουν ροές δεδομένων, να τελειώσουν ζητήματα και να επικαίρευσουν δια-κλάστες λειτουργίες στο OpenSearch.
• Εξερευνήστε και χρησιμοποιήστε πρόσθετα, API, πελάτες και εργαλεία εγκατάστασης (Beats, Logstash, Grafana κλπ.) για την τροποποίηση της εμπειρίας αναζήτησης ενώ φυλάσσουν τις κλάστες σαφείς.
• Χρησιμοποιήστε OpenSearch Dashboards για να μετριάσετε τη διαχείριση, εξόντωσης, καταγραφής, έλεγχου και επιμέλειας.

Αυτή η εκπαίδευση, που καθοδηγείται από εκπαιδευτικό (online ή on-site), στρέφεται σε άτομα που θέλουν να μάθουν το κατώτερο δυνατό Python για να αρχίσουν να επεξεργάζονται αριθμητικά στοιχεία από δεδομένα πωλήσεων, ανάλυση κυκλοφορίας, ελλείψεις εναλλακτικών στρατηγικών, κ.λπ.

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

• Εγκαταστήσουν και ρύθμισουν το απαραίτητο λογισμικό, βιβλιοθήκες και περιβάλλον εξέλιξης για να ξεκινήσουν συγγράφοντας Python code για την ανάλυση δεδομένων.
• Αναλύουν δεδομένα από πηγές όπως Excel, CSV, JSON files και databases.
• Καθαρίζουν τα δεδομένα για να βελτιώσουν τη σημασία τους πριν από την ανάλυσή τους.
• Εκτελούν απλή στατιστική ανάλυση.
• Δημιουργούν έκθεση που παρουσιάζουν τα επιδιωκόμενα δεδομένα με το κατάλληλο χρώμα, από άμεσους αριθμούς σε data visualizations.
• Αποκτούν αξιόλογη εμπειρία από τα δεδομένα, συμπεριλαμβάνοντας τάσεις στην απόδοση και προβληματικές περιοχές.

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.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια σαφή κατανόηση της χρήσης SQL για διαφορετικές Οι βάσεις δεδομένων (Oracle, SQL Server, MS Access...). Η κατανόηση των αναλυτικών λειτουργιών και των Πώς να προσχωρήσετε διαφορετικούς πίνακες σε μια βάση δεδομένων θα βοηθήσει τους αντιπροσώπους να μετακινήσουν την ανάλυση δεδομένων λειτουργίες στην πλευρά της βάσης δεδομένων, αντί να το κάνετε αυτό στην εφαρμογή MS Excel. Αυτό μπορεί επίσης βοηθά στη δημιουργία οποιουδήποτε συστήματος πληροφορικής, το οποίο χρησιμοποιεί οποιαδήποτε σχετική βάση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε οικολόγους πεδίου και διαχειριστές διατήρησης που επιθυμούν να δημιουργήσουν χωρικά έργα δεδομένων στο ArcGIS.

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

• Εξαγωγή χωρικών δεδομένων ως οπτικοποιήσεις.
• Διεξαγωγή γεωστατικής σε πραγματικά δεδομένα.
• Εφαρμόστε ανάλυση χωρικών δεδομένων, επεξεργασία δεδομένων και χαρτογράφηση με ArcGIS.
• Αναλύστε χωρικά δεδομένα για έργα στο ArcGIS.

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

• Κατανόηση εννοιών GIS και τύπων χωρικών δεδομένων χρησιμοποιώντας την πιο πρόσφατη έκδοση του ArcGIS Pro.
• Ερευνήστε τη διεπαφή χρήστη και αξιολογήστε τις χρήσεις
• Εξερευνήστε το ArcGIS* Pro και πώς να χρησιμοποιήσετε διαδικτυακό περιεχόμενο
• Διαχειριστείτε, χειριστείτε και αναλύστε τα δικά σας δεδομένα
• Εμφανίστε και μοιραστείτε τα δεδομένα σας με ουσιαστικό και δημιουργικό τρόπο

Σημείωση: Θα χρησιμοποιήσουμε την πιο πρόσφατη έκδοση του ArcGIS Pro.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε GIS αναλυτές που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες σε GIS διαδικασίες.

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

• Δημιουργήστε GIS εφαρμογές χρησιμοποιώντας εργαλεία Python και ArcGIS.
• Αναπτύξτε με το πακέτο ArcGIS ArcPy, χρησιμοποιώντας το Python.
• Εφαρμόστε τις μονάδες ArcGIS για αυτοματισμό χαρτών χρησιμοποιώντας κατηγορίες αντικειμένων στο Python.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και επιχειρηματικούς αναλυτές που επιθυμούν να καθαρίσουν και να επεξεργαστούν τα δεδομένα αποτελεσματικά.

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

• Αναπτύξτε μια αποτελεσματική στρατηγική καθαρισμού δεδομένων.
• Εφαρμόστε χρήσιμα εργαλεία για τον καθαρισμό δεδομένων.
• Αποκτήστε ένα αποτέλεσμα πιο αποτελεσματικά.
• Μάθετε και εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές καθαρισμού δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να βελτιώσουν τον ιστότοπό τους ή την εφαρμογή Ιστού τους προσθέτοντας λειτουργίες γεωγραφικής τοποθεσίας μέσω των Χαρτών Google.

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

• Ενσωματώστε έναν χάρτη σε έναν νέο ή υπάρχοντα ιστότοπο ή εφαρμογή web.
• Εμφάνιση ζωντανών δεδομένων που συγχρονίζονται με την τρέχουσα τοποθεσία.
• Δημιουργήστε ένα mashup που περιλαμβάνει Google Maps.
• Εφαρμόστε καλές πρακτικές κωδικοποίησης CSS και Javaσεναρίου
• Δημιουργήστε έναν προσαρμοσμένο χάρτη για μια εφαρμογή.

Η KNIME Analytics Platform είναι η κορυφαία επιλογή λογισμικού open source για διαδοχικές πρωτοβουλίες βασισμένες στα δεδομένα, με την οποία μπορείτε να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό που υπάρχει στα δεδομένα σας, να εξερευνήσετε νέες εργαλείων για την ανάληψη καινοτόμων πληροφοριών ή να προβλέπετε μελλοντικές εξελίξεις. Με περισσότερες από 1000 μονάδες, εκατοντάδες προεφαρμογμένων παραδειγμάτων, ένα σύνολο από ενσωματωμένα εργαλεία και την μεγαλύτερη ποικιλία προηγμένων αλγορίθμων, η KNIME Analytics Platform είναι η ιδανική «βασική κιβώτιο» για κάθε επιστήμονα δεδομένων και εργαλειοθέτη επιχείρησης.

Αυτό το μάθημα για την KNIME Analytics Platform αποτελεί ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, πιο εξειδικευμένους χρήστες και ειδικούς της KNIME να γνωρίζουν την KNIME, να μάθουν πώς να την χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργούν σαφείς, εξαντλητικές έκθεσης βασισμένες σε ροπές KNIME.

Αυτή η καθοδήγηση από καθηγητή, με εξ αποστάσεως (online) ή παρουσίαση στην τοποθεσία (onsite), απευθύνεται σε επαγγελματικούς δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη KNIME για να λύσουν περίπλοκες απαιτήσεις επιχείρησης.

Στοχεύει σε ακροατές που δεν γνωρίζουν προγραμματισμό και έχουν ως στόχο να χρησιμοποιήσουν κορυφαία εργαλεία για την εφαρμογή σεναρίων ανάλυσης.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τη KNIME.
• Δημιουργήσουν σενάρια επιστήμης δεδομένων
• Εκπαιδεύσουν, δοκιμάσουν και επιβεβαιώσουν μοντέλα.
• Υλοποιήσουν την ολόκληρη αξία του κύκλου διαχείρισης επιστήμης δεδομένων

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Εφαρμογή των γνώσεων σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα ή για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με αυτό το πρόγραμμα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κάνετε διορθώσεις.

Η κατάρτιση "Αναλυτική Πλατφόρμα KNIME" παρέχει μια συνολική επισκόπηση αυτής της δωρεάν πλατφόρμας ανάλυσης δεδομένων. Το πρόγραμμα περιλαμβάνει μια εισαγωγή στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, την εγκατάσταση και ρύθμιση του KNIME, τη δημιουργία ροών εργασιών (workflows), τη μεθοδολογία δημιουργίας επιχειρηματικών μοντέλων και μοντελοποίησης δεδομένων. Το μάθημα εξετάζει επίσης προηγμένα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, την εισαγωγή και εξαγωγή ροών εργασιών (workflows), την ολοκλήρωση εργαλείων, διαδικασίες ETL, εξερεύνηση δεδομένων, εικονική παρουσίαση, επεκτάσεις και ολοκλήρωση με εργαλεία όπως το R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Το κλείδι του προγράμματος αφορά στην παρουσίαση δημοσιεύσεων, την ολοκλήρωση με BIRT και KNIME WebPortal.

Αυτή η εκπαίδευση με διευθυντή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή παρακαλώ) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να προγραμματίζονται με Python και R για το KNIME.

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

• Σχεδιάζουν, κατασκευάζουν και τοποθετούν μοντέλα μηχανικής μάθησης στο KNIME.
• Παίρνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα για τις λειτουργίες.
• Εφαρμόζουν εξ αποστάσεως προ젝τα διαχείρισης δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) σε Λευκωσία, απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το LibreOffice Calc για πολλές μορφές ανάλυσης δεδομένων (από βασικές έως προηγμένες), εξαξιονόμιζοντας τις παρόμοιες λειτουργίες που βρίσκονται στο Excel και άλλα λογισμικά φύλλων εργασίας.

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

• Να εγκαταστήσουν το πακέτο LibreOffice σε οποιοδήποτε λειτουργικό σύστημα.
• Να κατανοήσουν όλες τις δυνατότητες και λειτουργίες που είναι διαθέσιμες στο LibreOffice Calc.
• Να μάθουν ως τον καλύτερο τρόπο να καθαρίζουν, επικυρώνουν, διαχειρίζονται και οπτικοποιούν δεδομένα στο Calc.
• Να εφαρμόζουν τις διάφορες λειτουργίες και εργαλεία στο Calc για να πραγματοποιούν περίπλοκη ανάλυση δεδομένων.
• Να κερδίσουν μερικές συμβουλές και επιγνώσεις για τη διεξαγωγή προηγμένης ανάλυσης δεδομένων.

Ένα σύστημα γεωγραφικών πληροφοριών (GIS) είναι ένα σύστημα που σχεδιάστηκε για να καταγράφει, αποθηκεύει, μεταχειρίζεται, αναλύει, διαχειρίζεται και παρουσιάζει χωρογραφικές ή γεωγραφικές δεδομένες. Το ακρώνυμο GIS χρησιμοποιείται μερικές φορές και για τη γεωγραφική πληροφορική (GIScience) για να αναφέρεται στην ακαδημαϊκή επιστήμη που μελετά τα συστήματα γεωγραφικών πληροφοριών και αποτελεί έναν μεγάλο χώρο στην ευρύτερη ακαδημαϊκή επιστήμη της γεωγραφικής πληροφορικής.

Το QGIS λειτουργεί ως λογισμικό συστήματος γεωγραφικών πληροφοριών (GIS), επιτρέποντας στους χρήστες να αναλύουν και να τροποποιούν χωρογραφικές πληροφορίες, εκτός αυτού να συνθέτουν και να εξάγουν γραφικά χάρτη. Το QGIS υποστηρίζει τόσο πλοκάμια (raster) όσο και διανυσματικές επιπέδων· τα διανυσματικά δεδομένα αποθηκεύονται ως άνθρακες, γραμμές ή πολυγώνια χαρακτηριστικά. Υποστηρίζονται αρκετά διαφορετικά μορφώματα πλοκάμια (raster) εικόνων, και το λογισμικό μπορεί να γεωρευθερίνησει (georeference) εικόνες. Συνοψίζοντας, δίνει τη δυνατότητα στους χρήστες να Δημιουργούν, να επεξεργάζονται, να προβλέπουν, να αναλύουν και να δημοσιεύουν γεωχώρογραφικές πληροφορίες στο Windows, Mac, Linux, BSD.

Αυτό το πρόγραμμα, στην πρώτη φάση, εισάγει το γραφικό περιβάλλον (GUI) του QGIS για καθολική χρήση. Στη δεύτερη φάση, εισάγουμε το PyQGIS - τις βιβλιοθήκες Python του QGIS που επιτρέπουν την αυτόματη ενσωμάτωση των λειτουργιών GIS στον κώδικα ή στην εφαρμογή Python, με τέτοιο τρόπο ώστε να μπορούν ακόμη και να δημιουργήσετε το δικό σας Python Plugin γύρω από ένα ειδικό GIS functionality.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιχειρησιακούς αναλυτές και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TIBCO Spotfire X με τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης του για οπτικοποίηση, μετατροπή και ανάλυση δεδομένων.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το TIBCO Spotfire X.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά και την αρχιτεκτονική του TIBCO Spotfire X.
• Κατανοήστε τις έννοιες πίσω από την επαυξημένη και προγνωστική ανάλυση.
• Μάθετε πώς να φορτώνετε, να επεξεργάζεστε και να οπτικοποιείτε δεδομένα χρησιμοποιώντας το Spotfire X.
• Δημιουργήστε διαδραστικές και βελτιωμένες απεικονίσεις δεδομένων.