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, που προσφέρει επιπλέον χαρακτηριστικά για την ανάλυση γεωγραφικών δεδομένων, 3D μοντελοποίηση, αυτομάτωση και συνεργασία επιχείρησης.

Αυτή η εκπαίδευση με διευθύνση από καθηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες GIS που επιθυμούν να επεκτάσουν τα δεξιότητά τους στην ανάλυση γεωγραφικών δεδομένων, αυτομάτωση και μοιράσιμο χρησιμοποιώντας τα εργαλεία ArcGIS Professional Plus.

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

• Να χρησιμοποιούν τα εργαλεία ArcGIS Pro Plus για την παρουσίαση και ανάλυση δεδομένων.
• Να δημιουργούν 2D και 3D χάρτες με προηγμένη συμβολογραφία και τεχνικές γεωπεριεργείας.
• Να αυτοματοποιούν εργασίες χρησιμοποιώντας το ModelBuilder και Python scripting.
• Να συνδέουν το ArcGIS με εξωτερικά δεδομένα και συστήματα επιχείρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές εξασκήσεις και πρακτική.
• Χειρονητική υλοποίηση σε ζωντανό εργαστήριο.

Επιλογές Περιγράμματος Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για οργάνωση.

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 εκπαίδευση υπό την οδηγία διδάκτων, live (online ή on-site) σε Λευκωσία, απευθύνεται σε προσωπικό IT υποστήριξης με βασικό επίπεδο που επιθυμεί να παρέχει αξιόπιστη υποστήριξη για το ArcGIS Enterprise, αντιμετωπίζοντας αποτελεσματικά οποιεσδήποτε παρεκκλίσεις ή καταστάσεις αποτυχίας.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη του ArcGIS Enterprise.
• Μάθουν να εγκαταστούν, να διαμορφώσουν και να διαχειρίζονται το ArcGIS Enterprise.
• Εξοπλιστήκουν με δεξιότητες για τον εντοπισμό και τη λύση κοινών προβλημάτων.
• Αναπτύξουν αποδοτική γνωστική της επίβλεψης και διαφυλάξεως περιβάλλοντος ArcGIS Enterprise.
• Εξασκήσουν τις τεχνικές για κάθισμα, αποκατάσταση και βελτιστοποίηση απόδοσης.

Αυτή η εξάρτηση καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (online ή on-site) απευθύνεται σε αναλυτές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το TM1 για την ανάλυση και εξατομικοποίηση αναφορών και πρότυπων δεδομένων σε μια βάση δεδομένων.

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

• Μάθουν πώς να αναλύουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το IBM Planning Analytics.
• Δημιουργούν προσαρμοσμένες απόψεις των δεδομένων σε μια βάση δεδομένων.
• Κατασκευάζουν αναφορές και φόρμες που επικοινωνούν με το TM1.

Αυτή η εξ αποστάσεως, ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (online ή επί τόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν εξειδίκευση στη χρήση του Azure Synapse Analytics για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων, ανάλυσης και οπτικοποίησης.

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

• Κατανοήσουν τις βασικές έννοιες, την αρχιτεκτονική και τα συστατικά στοιχεία του Azure Synapse Analytics.
• Δημιουργήσουν, διαμορφώσουν και διαχειριστούν ευέλικτες αποθήκες δεδομένων χρησιμοποιώντας το Azure Synapse.
• Κατακτήσουν τις τεχνικές εισαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης δεδομένων (ETL) από διάφορες πηγές στο Azure Synapse.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση των ερωτημάτων, ασφαλίσουν τα δεδομένα και ενσωματώσουν το Azure Synapse με το Power BI και άλλα εργαλεία για οπτικοποίηση δεδομένων και κοινή χρήση αναλύσεων.

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 καθοδήγηση με εκπαιδευτικό, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή on-site) απευθύνεται σε προσωπικό επαγγελματίους της κατηγορίας αρχάριων που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά συνθήματα και τα εργαλεία του ArcGIS.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά συνθήματα της Γεωγραφικής Πληροφορικής (GIS) και των χώρου-χρόνου δεδομένων.
• Να περιγράψουν τη διεπαφή του ArcGIS.
• Να δημιουργούν και να διαχειρίζονται χώρου-χρόνου δεδομένα.
• Να εκτελούν βασική χώρου-χρόνου ανάλυση.
• Να δημιουργούν χάρτες και επίδραση.

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 καθοδήγηση υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου δάσκαλου (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιστημόνων της Γης και μηχανικούς με βασικά επίπεδα γνώσεων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Python για γεωχώρηματικές αναλύσεις σε περιβάλλοντα ArcGIS και QGIS.

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

• Μάθουν τη σύνταξη και τις δομές ελέγχου της Python για την αποδοτική εκτέλεση γεωχώρηματικών εργασιών.
• Χρησιμοποιούν το Pandas, Numpy και Matplotlib για την ανάλυση και την οπτικοποίηση δεδομένων σε GIS.
• Χειριστουν και αναλύουν δεδομένα vector με τις βιβλιοθήκες Geopandas, Arcpy και PyQGIS.
• Αυτοματοποιούν γεωχώρηματικά διαδικασίες και ροές εργασιών χρησιμοποιώντας σενάρια Python στο ArcGIS και QGIS.
• Αναπτύσσουν προσαρμοσμένα εργαλεία γεωχώρηματικής επεξεργασίας βασισμένα στη Python για το ArcGIS και QGIS, προκειμένου να αυξήσουν την αποδοτικότητα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή, σε ζωντανό (online ή on-site) απευθύνεται σε επιστήμονες του περιβάλλοντος και αρχαιολόγους με διαδρομή ανάπτυξης στο μέσο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το ArcMap στο ArcGIS για τη συλλογή, διαταξη, διαχείριση και ανάλυση γεωγραφικών πληροφοριών.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά σημεία του ArcMap και του ArcGIS.
• Να συλλέγουν, να διατάσσουν, να διαχειρίζονται και να αναλύουν γεωγραφικές πληροφορίες στα κοινωνικά και αρχαιολογικά στοιχεία.
• Να εκτελούν χωρικές προσευχές για την αξιολόγηση των επιπτώσεων.

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 καθοδήγηση, οδηγούμενη από εκπαιδευτικό (online ή on-site), σε Λευκωσία, απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων ή σε οποιονδήποτε θέλει να χρησιμοποιήσει το SPSS Modeler για εργασίες ανάλυσης δεδομένων.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά πριγκίπια της ανάλυσης δεδομένων.
• Να μάθουν πώς να εισάγουν και να αξιολογίσουν την ποιότητα δεδομένων με το Modeler.
• Να αναπτύξουν, να εφαρμόσουν και να αξιολογίσουν μοντέλα δεδομένων με αποδοτικό τρόπο.

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.

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 καθοδήγηση με εξηγητή, σε ζωντανό ρυθμό σε Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε τεχνικά άτομα που επιθυμούν να καταλάβουν πρακτικά τις διαθέσιμες λύσεις ρήμης, τις διαδικασίες επεξεργασίας δεδομένων που απαιτούνται για να δουλέψουν με δεδομένα στην ράνα, καθώς και την χειρονομία για την εφαρμογή εργαλείων όπως το Power BI για την ανάλυση δεδομένων.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Power BI.
• Αξιολογήσουν τις διάφορες λύσεις δεδομένων που προσφέρονται από παρόχους υπηρεσιών ρήμης, όπως η Azure.
• Να καταλάβουν τις διάφορες δομές, προσεγγίσεις μοντελοποίησης και σχεδιασμού data warehouse που χρησιμοποιούνται για την αποθήκευση, διαχείριση και πρόσβαση μεγάλων συστημάτων δεδομένων.
• Να εφαρμένουν εργαλεία και τεχνικές για να καθαρίσουν δεδομένα πριν από την ανάλυση.
• Να φτιάξουν λύσεις εκθέσεων και ανάλυσης βασισμένες σε δεδομένα τόσο χώρο έγκατα όσο και στην ρήμη.
• Να ενσωματώσουν λύσεις ανάλυσης δεδομένων με data warehouse.
• Να προλάβουν κινδύνους ασφάλειας δεδομένων και να εγγυώνται την ιδιωτικότητα δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση ενισχυμένου καθηγητή στη Λευκωσία (online ή on-site), απευθύνεται σε διαμορφωτές και διαχειριστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το OpenSearch για να εκτελούν αναζήτηση και ανάλυση δεδομένων σε ένα ενιαίο και ασφαλές σύστημα.

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

• Καθιερώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να χτίζουν λύσεις αναζήτησης και ανάλυσης με το OpenSearch και τα OpenSearch Dashboards.
• Κατανοήσουν τις τρεις προσεγγίσεις (snapshot, restart, και rolling) για την ανάβαθμιση από το Elasticsearch OSS στο OpenSearch.
• Μάθουν πώς να ευρύκλειον καταχωρίζουν δεδομένα, δημιουργούν ροές δεδομένων, κάνουν προσεχρή ερωτήσεις και να χτίζουν τις πληροφορικές λειτουργίες μεταξύ ομάδων στο OpenSearch.
• Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν εφαρμογές, APIs, πελάτες, και εργαλεία απόρροια (Beats, Logstash, Grafana, κλπ.) για να βελτιστοποιήσουν την εμπειρία αναζήτησης ενώ διατηρούν τα cluster συστήματος ασφαλές.
• Χρησιμοποιήσουν OpenSearch Dashboards για να εξυπηρητεί το διαχείριση, προβολή, καταγραφή, παρακολούθηση, και συντήρηση δεδομένων.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο με καθοδηγούμενη διδασκαλία στο Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε άτομα που επιθυμούν να μάθουν ακριβώς όσα χρειάζονται από την Python ώστε να αρχίσουν να επεξεργάζονται αριθμούς από δεδομένα πωλήσεων, αναλύσεις επισκεψιμότητας, αλληλεπιδράσεις πελατών, κ.λπ..

Στο τέλος αυτού του σεμιναρίου, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το απαραίτητο λογισμικό, βιβλιοθήκες και περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν να γράφουν κώδικα Python για την ανάλυση δεδομένων.
• Αναλύσουν δεδομένα από πηγές όπως αρχεία Excel, CSV, JSON και βάσεις δεδομένων.
• Καθαρίσουν τα δεδομένα για να βελτιώσουν την χρησιμότητά τους πριν τα αναλύσουν.
• Εκτελέσουν απλές στατιστικές αναλύσεις.
• Παραγάγουν αναφορές που παρουσιάζουν τα επιθυμητά δεδομένα στη σωστή μορφή, από απλούς αριθμούς μέχρι απεικονίσεις δεδομένων.
• Εξαγάγουν πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων τάσεων απόδοσης και προβληματικών περιοχών.

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 επιμορφωτική εκπαίδευση, που διεξάγεται ζωντανά σε Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε αναλυτές επιχειρήσεων που επιθυμούν να μάθουν προηγμένες τεχνικές του Spotfire Analyst για την ανάλυση δεδομένων.

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

• Κοινοποιούν απεικονίσεις σε διάφορα μέλη της ομάδας.
• Ασφαλίζουν την πρόσβαση στο λογισμικό με βάση τους ρόλους και τους περιορισμούς πρόσβασης.
• Δημιουργούν απεικονίσεις, όπως χάρτες.
• Ενσωματώνουν γλώσσες στατιστικής υπολογιστικής, όπως το R, με το Spotfire.

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 επαγγελματική, εξ αποστάσεως ή χωροθέτησης, κατάρτωση σε Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε GIS αναλυτές που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες σε διεργασίες GIS.

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

• Κατασκευάζουν GIS εφαρμογές χρησιμοποιώντας Python και εργαλεία ArcGIS.
• Αναπτύσσουν με το πακέτο ArcGIS ArcPy, χρησιμοποιώντας Python.
• Εφαρμένες τις βιβλιοθήκες ArcGIS για αυτοματοποίηση χαρτών χρησιμοποιώντας κλάσεις 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.

Η Πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή open source για δεδομένα-κεντρική καινοτομία, βοηθώντάς σας να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό που κρύβεται στα δεδομένα σας, να εξερευνήσετε νέες απόδοσης ή να προβλέψετε μελλοντικές εξελίξεις. Με πάνω από 1000 μονάδες, εκατοντάδες σχεδιασμένες για λειτουργία παραδείγματα, ένα ανάλογο φάσμα τεχνικών εργαλείων και την μεγαλύτερη επιλογή προηγμένων αλγόριθμων, η Πλατφόρμα KNIME Analytics αποτελεί το κατάλληλο εργαλειοθήκη για κάθε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για την KNIME Analytics Platform είναι η αναπόσπαστη ευκαιρία για αρχάριους, προηγμένους χρήστες και εξPERTs της KNIME να εισαγάγουν την KNIME, να μάθουν πώς να την χρησιμοποιήσουν αποδοτικότερα και πώς να δημιουργήσουν σαφείς, ολοκληρωμένες εκθέσεις με βάση τα workflows της KNIME

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή in-person) απευθύνεται σε επιχειρηματικούς παραγωγούς δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη KNIME για την επίλυση περίπλοκων επιχειρηματικών αναγκαιότητες.

Απευθύνεται σε κοινό που δεν γνωρίζει προγραμματισμό και ενδιαφέρεται να χρησιμοποιήσει μεθόδους με τέλειο εξοπλισμό για την εφαρμογή σενάριων ανάλυσης.

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

• Να εγκαταστήσουν και να προσαρμόσουν τη KNIME.
• Να δημιουργούν σενάρια Data Science
• Να εκπαιδεύουν, να κάνουν τέστ και να επικυρώνουν μοντέλα
• Να εφαρμόζουν την αξία πλήρους κύκλου των μοντέλων Data Science

Μορφή Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές εξασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή με χείρια στον τουρβό σε επικοινωνιακό περιβάλλον.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

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

Το εκπαιδευτικό μάθημα «Αναλυτική πλατφόρμα KNIME» παρέχει ένα σύνολο απλών και αναλυτικών λειτουργιών της δωρεάν πλατφόρμας ανάλυσης δεδομένων. Ο προγραμματισμός περιλαμβάνει την εισαγωγή στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, την εγκατάσταση και ρύθμιση KNIME, τη δημιουργία workflow, τη μεθοδολογία σχεδιασμού επιχειρηματικών μοντέλων και επεξεργασίας δεδομένων. Ο κατάλογος περιλαμβάνει ανάλυση προηγμένης τεχνολογίας, εισαγωγή και εξαγωγή workflow, ολοκλήρωση εργαλείων, διαδικασίες ETL, εξερεύνηση δεδομένων, παρουσίαση, επεκτάσεις και ολοκλήρωση με εργαλεία όπως το R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Η ολοκλήρωση περιλαμβάνει ανάλυση αναφορών, ολοκλήρωση με BIRT και KNIME WebPortal.

Αυτή η εκπαίδευση, οδηγούμενη από εκπαιδευτικό και διεξαγόμενη ζωντανά στο Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίζονται με Python και R για το KNIME.

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

• Σχεδιάζουν, κατασκευάζουν και εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης στο KNIME.
• Λαμβάνουν επιστημονικές αποφάσεις για τις λειτουργίες.
• Εφαρμόζουν εγχειρήματα και έργα data science από την άρχη μέχρι το τέλος.

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 επικεφαλής, ζωντανή κατάρτιση στο Λευκωσία (online ή on-site) απευθύνεται σε επιχειρηματικούς αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν βασικές τεχνικές Spotfire Analyst για την ανάλυση δεδομένων.

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

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το TIBCO Spotfire.
• Συνδυάσουν δεδομένα από διαφορετικές βάσεις δεδομένων.
• Να εικονίζουν μεγάλα σύνολα δεδομένων.
• Να δημιουργήσουν και να μοιραστούν περίπλοκους πινάκες ελέγχου.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή on-site) απευθύνεται σε εργαλιάτριες και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TIBCO Spotfire X με τις ικανότητες τεχνητής νοημοσύνης του για να περιγράφουν, να τροποποιούν και να αναλύουν δεδομένα.

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

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το TIBCO Spotfire X.
• Να καταλάβουν τις πρωτοβουλίες και την αρχιτεκτονική του TIBCO Spotfire X.
• Να καταλάβουν τα χαρακτηριστικά πίσω από την αυξημένη και προϊδική ανάλυση.
• Να μάθουν πώς να φορτώνουν, να επεξεργάζονται και να διατυπώνουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Spotfire X.
• Να δημιουργούν αλληλεπιδραστικές και βελτιωμένες παραστάσεις δεδομένων.

Αυτό το ζωντανά διδασκόμενο σεμινάριο στο Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες του επιχειρηματικού χώρου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την αφήγηση με δεδομένα, το PowerPoint και τα εργαλεία ΤΝ για τη δημιουργία εκτελεστικών παρουσιάσεων οι οποίες υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων και ακολουθούν τα πρότυπα corporate branding.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: δομήσουν τα μηνύματα με ΤΝ, να βελτιώσουν τον σχεδιασμό διαφανειών, να ενισχύσουν την οπτική αφήγηση και να παραδώσουν πιο σαφείς εκτελεστικές παρουσιάσεις.