データ分析のトレーニングコース

データ分析のトレーニングコース

ローカル、インストラクター主導のライブデータ分析(データまたはデータ分析の分析)トレーニングコースでは、データ分析を実行するために使用されたプログラミング言語と方法論を議論し実践します。データ分析トレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

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お客様の声

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データ分析コース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
14 hours
概要
みんなに広く利用可能な多くの実証済みのパターンがあります。時にはそれは名前を変更し、特定のテクノロジでパターンを実装することの問題です。それは何百時間も節約することができ、そうでなければ設計とテストに費やされるでしょう。トレーニングはGo最初、それは第二、それはあなたの組織に特有のパターンを作成し、再利用することができます、広く知られているパターンを再利用することができます:このコースは、2つの目標があり、ALSを。パターンによってコストがどのように削減されるか、設計プロセスを体系化し、パターンに基づいてコードフレームワークを生成する方法を推定するのに役立ちます。対象読者ソフトウェア設計者、ビジネスアナリスト、プロジェクトマネージャ、プログラマおよび開発者、ならびに運用マネージャおよびソフトウェア部門マネージャ。コーススタイルコースはユースケースと特定のパターンとの関係に焦点を当てています。ほとんどの例は、 UMLと単純なJava例で説明されていJava (コースがクローズドコースとして予約されている場合は、言語が変わる可能性があります)。パターンの出所を案内したり、組織全体で再利用できるパターンをカタログ化して説明する方法を説明します。
28 hours
概要
Microsoft Power BIは、データの分析と洞察の共有を目的とした無料のSaaS(Software as a Service)スイートです。 Power BIダッシュボードは、最も重要なメトリックを360度にまとめてリアルタイムに更新し、それらのすべてのデバイスで利用できるようにします。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はPower BIを使用してPower BIおよびAzureプラットフォーム用のカスタムソフトウェアソリューションを開発する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- リアルタイムダッシュボードを設定します。
- カスタムビジュアライゼーションを作成します。
- 豊富な分析機能を既存のアプリケーションに統合します。
- 対話型のレポートとビジュアルを既存のアプリケーションに埋め込む。
- アプリケーション内からデータにAccessします。
- Master Power BIポータル、デスクトップ、組み込みおよび残りのAPI。
- RスクリプトをPower BI Desktopに統合します。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
Dremio は、さまざまな種類のデータソースのクエリを高速化するオープンソースの "セルフサービスデータプラットフォーム" です。Dremio は、リレーショナルデータベース、Apache Hadoop、MongoDB、Amazon S3、ElasticSearch、およびその他のデータソースと統合しています。SQL をサポートし、クエリを作成するための web UI を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、データ分析ツールと基になるデータリポジトリの統合層として Dremio をインストール、構成、および使用する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Dremio
のインストールと設定 - は、場所、サイズ、または構造に関係なく、複数のデータソースに対してクエリを実行し
- は、Tableau や Elasticsearch などの BI およびデータソースと Dremio を統合し

観客

- データサイエンティスト
- ビジネスアナリスト
- データエンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 hours
概要
eCharts は、対話型のグラフ作成とデータの視覚化に使用される無料の JavaScript ライブラリです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、ECharts を使用してグラフを作成および構成するプロセスをステップ実行するときに、ECharts の基本的な機能について学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- ECharts
の基礎を理解する - は、ECharts
のさまざまな機能と構成オプションを探索して利用します。 - は、ECharts
と独自のシンプルでインタラクティブな、そして応答性のチャートを構築する

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Tableau は、ビジネスインテリジェンスおよびデータビジュアライゼーションツールです。Python は広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計および機械学習技術をサポートしています。Tableau & #39 のデータビジュアライゼーションパワーと Python & #39 の機械学習機能を組み合わせることで、開発者はさまざまなビジネスユースケース向けに高度なデータ分析アプリケーションを迅速に構築できます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 が Tableau と Python を組み合わせて高度な 分析を行う方法について説明します。 Tableau と Python の統合は API TabPy を介して行われます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- TabPy API
を使用して Tableau と Python を統合する - は、Tableau と python の統合を使用して、python コードの数行で複雑な ビジネスシナリオを 分析します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
地理情報システム( GIS )は、空間データまたは地理データを取得、格納、操作、分析、管理、および表示するように設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システムを研究する学問分野を指すために地理情報科学( GIS cience)に使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の広い分野です。

Q GISは地理情報システム( GIS )ソフトウェアとして機能し、グラフィカルマップの作成およびエクスポートに加えて、ユーザーが空間情報を分析および編集できるようにします。 Q GISはラスタレイヤとGIS両方をサポートしています。ベクトルデータは、ポイント、ライン、またはポリゴンフィーチャとして格納されます。複数のフォーマットのラスター画像がサポートされており、ソフトウェアは画像をジオリファレンスすることができます。要約すると、ユーザーはWindows、Mac、 Linux 、BSDで地理空間情報を作成、編集、視覚化、分析、公開できます。

このプログラムは、その最初のフェーズで、一般的な使用法のためのQ GISインターフェースを紹介します。第2段階では、PyQ GISを導入します。これは、 GIS機能をpythonコードまたはpythonアプリケーションに統合できるようにするQ GIS pythonライブラリです。これにより、特定のGIS機能について独自のPythonプラグインを作成することもできます。
21 hours
概要
地理情報システム( GIS )は、空間データまたは地理データを取得、格納、操作、分析、管理、および表示するように設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システムを研究する学問分野を指すために地理情報科学( GIS cience)に使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の広い分野です。

GISでのPythonの使用は過去20年間で大幅に増加しました。特に2000年にPython 2.0シリーズが導入されたことで、言語をより展開しやすくした新しいプログラミング機能が多数追加されました。それ以来、 PythonはEsriの製品などの商用GIS内だけでなく、Q GISやGRASSなどのオープンソースプラットフォームでも利用されてきました。事実、今日のPythonはGISユーザーとプログラマーによって最も広く使われている言語です。

このプログラムはPythonの使い方とgeopandas、pysal、bokehそしてosmnxのような先進のライブラリを使ってあなた自身のGIS機能を実装します。プログラムはまた、Arc GIS APIとQ GISツールボックスに関する入門モジュールもカバーしています。
14 hours
概要
AIは、「インテリジェントな決定」をするためにデータとデータを取り巻く活動を理解することができるインテリジェントシステムを構築するための技術の集まりです。テレコムプロバイダにとって、AIを利用するアプリケーションやサービスを構築することは、メンテナンスやネットワークの最適化などの分野における運用とサービスの向上への扉を開くことができます。

このコースでは、AIを構成するさまざまなテクノロジとそれらを使用するために必要なスキルセットを調べます。コース全体を通して、テレコム業界におけるAIの特定のアプリケーションを検証します。

観客

- ネットワークエンジニア
- ネットワーク運用要員
- 通信技術マネージャー

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、実習
21 hours
概要
Apache ドリルは、Hadoop、NoSQL、およびその他のクラウドおよびファイルストレージシステム用の、スキーマを持たない、分散した、メモリ内の柱状の SQL クエリエンジンです。Apache ドリルの威力は、単一のクエリを使用して複数のデータストアからデータを結合できることです。Apache ドリルは、HBase、MongoDB、MapR、HDFS、MapR、Amazon S3、Azure Blob ストレージ、Google クラウドストレージ、Swift、NAS、ローカルファイルなど、数多くの NoSQL データベースとファイルシステムをサポートしています。Apache ドリルは google BigQuery と呼ばれるインフラサービスとして利用可能なグーグル & #39 の Dremel システムのオープンソースバージョンです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Apache ドリルの基礎を学び、SQL のパワーと利便性を活用して、コードを記述することなく、複数のデータソース間で大きなデータを対話的に照会することができます。参加者は、分散 SQL 実行のドリルクエリを最適化する方法についても学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、Hadoop
上の構造化および半構造化データに "セルフサービス" 探査を実行します。 - クエリは、SQL クエリを使用して不明なデータと同様に知られて
- は、Apache ドリルがどのようにクエリを受け取り、実行するかを理解する
- は、Hive の構造化データ、HBase または MapR テーブルの半構造化データ、寄木細工や JSON などのファイルに保存されたデータなど、さまざまな種類のデータを分析するための SQL クエリを作成します。
- は Apache ドリルを使用して、複雑な ETL およびスキーマ操作の必要性をバイパスして、オンザフライのスキーマ検出を実行し
- は、Tableau、Qlikview、MicroStrategy、エクセルなどの BI (ビジネスインテリジェンス) ツールを使用して Apache ドリルを統合し

観客

- データアナリスト
- データサイエンティスト
- SQL プログラマ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
35 hours
概要
技術の進歩と情報量の増加は、法執行機関の実施方法を変革しています。ビッグデータがもたらす課題は、ビッグデータと #39 の約束とほぼ同じくらい困難です。データを効率的に格納することは、これらの課題の1つです。それを効果的に分析することは別です。

は、このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者は、ビッグデータ技術にアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスや政策への影響を評価し、犯罪者を識別する目的のためにこれらの技術を実装する活動と犯罪を防止する。世界中の法執行機関からのケーススタディは、彼らの採用のアプローチ、課題と結果についての洞察を得るために検討されます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は調査の間に物語をつなぎ合わせるために従来のデータ収集プロセスとビッグデータ技術を結合する
- は、データ解析のための産業用ビッグデータストレージおよび処理ソリューションを実装
- は、犯罪捜査にデータ駆動型のアプローチを有効にするための最も適切なツールとプロセスの採用のための提案を準備する

観客

技術的な背景を持つ - 法執行機関のスペシャリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 hours
概要
Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して特定の金融関連の問題を解決するための実用的なアプリケーションを開発する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Rプログラミング言語の基礎を理解する
- さまざまなソース(CSV、 Excel 、データベース、Webなど)からの財務データを編成、視覚化、および分析するためのRパッケージおよび技法を選択して利用する
- 資産配分、リスク分析、投資実績などに関する問題を解決するアプリケーションを構築する
- Rアプリケーションのトラブルシューティング、統合デプロイ、および最適化

観客

- 開発者
- アナリスト
- クワント

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このトレーニングは、金融専門家が直面するいくつかの主な問題に対する解決策を提供することを目的としています。あなたが追加したい、またはさらに詳しく述べたい特定のトピック、ツールまたはテクニックがあるならば、手配するために我々に連絡してください。
7 hours
概要
Highcharts は、Web 上でインタラクティブなグラフィカルなチャートを作成するためのオープンソースの JavaScript ライブラリです。これは一般的に、よりユーザーが読みやすく、インタラクティブな方法でデータを表現するために使用されます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Highcharts を使用して web アプリケーションの高品質のデータビジュアライゼーションを作成する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、HTML と JavaScript の
を使用して Web 上で対話型のグラフを設定する - は、視覚的に興味深く、インタラクティブな方法で大きなデータセットを表し
- を JPEG、PNG、SVG、または PDF
にエクスポートする - は、クロスプラットフォームの互換性のための jQuery モバイルと Highcharts を統合

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 hours
概要
D3.js (またはデータ駆動型文書の場合はD3)は、Webブラウザで動的でインタラクティブなデータ視覚化を生成するためにSVG 、 HTML 5、およびCSSを使用するJavaスクリプトライブラリです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は複数のデバイス上で応答的に実行されるWebベースのデータ駆動型ビジュアライゼーションの作成方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- インタラクティブなグラフィック、情報ダッシュボード、インフォグラフィック、地図を作成するにはD3を使います。
- jQuery風の選択でHTMLを制御しHTML 。
- 要素を選択してデータに結合することによってDOMを変換します。
- 印刷出版物で使用するためにSVGをエクスポートしSVG 。

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 hours
概要
マイクロソフト Power BI は、データを分析し、洞察を共有するためのサービス (SaaS) スイートとしてのフリーソフトウェアです。Power BI ダッシュボードは、1か所で最も重要なメトリックの360度のビューを提供し、リアルタイムで更新され、すべてのデバイスで利用可能になります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Microsoft Power Bi を使用して、一連のサンプルデータセットを使用してデータを分析および視覚化する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、データに貴重な洞察力を提供する視覚的に説得力のあるダッシュボードを作成する
- 複数のデータソースからデータを取得して統合する
- を作成し、チームメンバーと視覚化を共有する
- power BI デスクトップ
でデータを調整する

観客

- ビジネスマネージャー
- ビジネス analystss
- データアナリスト
- ビジネスインテリジェンス (BI) およびデータウェアハウス (DW) チームの
- レポート開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
7 hours
概要
このコースの目的は、参加者がRの基礎とデータの扱い方を習得できるようにすることです。
14 hours
概要
規範的分析は、説明的および予測的分析とともに、ビジネス分析の一分野です。これは予測モデルを使用して、最適な結果を得るために取るべき行動を提案し、意思決定の基礎として最適化とルールベースの手法に依存します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は一連のサンプルデータに対してMatlabを使用して規範的分析を実行する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 規範的分析で使用される主な概念とフレームワークを理解する
- MATLABとそのツールボックスを使用してデータを取得、消去、探索する
- 推論エンジン、スコアカード、決定木などのルールベースの手法を使用して、さまざまなビジネスシナリオに基づいて決定を下す
- モンテカルロシミュレーションを使用して不確実性を分析し、適切な意思決定を確実にする
- 予測モデルと規範モデルをエンタープライズシステムに展開する

観客

- Businessアナリスト
- オペレーションプランナー
- 機能管理者
- BI( Business Intelligence )チームメンバー

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
7 hours
概要
Tidyverseは、データのクリーニング、処理、モデリング、および視覚化のための多目的なRパッケージのコレクションです。含まれているパッケージのいくつかは次のとおりです。ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、およびtibble。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Tidyverse含まれるツールを使ってデータを操作し視覚化する方法を参加者が学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- データ分析を実行し、魅力的な視覚化を作成する
- サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を引き出す
- 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
- 処理されたデータを有益な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変える
- Excel 、CSV、およびSPSSファイルを含むさまざまなデータソースからのデータのインポートとフィルタリング

観客

- R言語の初心者
- データ分析とデータ視覚化の初心者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 hours
概要
データサイエンスは、現実世界のデータを理解し、解釈するために、統計解析、機械学習、データ視覚化、およびプログラミングのアプリケーションです。F # は、効率的な実行、REPL、強力なライブラリ、拡張性に優れたデータ統合を組み合わせたもので、データ科学に適したプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、F # を使用して一連の現実世界のデータ科学の問題を解決する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は F # & #39 の統合データサイエンスパッケージを使用して
- は F # を使用して、Excel、R、Matlab、および Python
を含む他の言語およびプラットフォームと相互運用します。 - Deedle パッケージを使用して、時系列の問題を解決してください
- は、生産品質コード
の最小限のラインで高度な分析を行う - は、関数型プログラミングが科学的およびビッグデータの計算にとって自然に適合する方法を理解する
F # でデータにアクセスして視覚化する -
- は機械学習のための F # を適用する

は、ビジネスインテリジェンスやソーシャルゲームなどのドメインの問題のためのソリューションを探る

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、さまざまなユーザーのためにデータを視覚化してレポートするためのスキル、戦略、ツール、およびアプローチを受講者が学習します。ケーススタディも分析され、データの視覚化ソリューションが現実の世界でどのように適用されているかを例示し、データから意味を導き出し、重要な質問に答える方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、読みやすさと使いやすさのための最も適切なハイライト、アライメント、およびカラースキームを使用して、魅惑的なタイトル、サブタイトル、およびアノテーションを持つレポートを書く。
- の情報ニーズと関心に合わせたデザイン・チャートを作成する
- 特定のデータセットに最適なグラフの種類を選択します (円グラフや棒グラフを超えて)
- は、最も価値のある関連性の高いデータを迅速かつ効率的に識別および分析し
- レポートに含める最適なファイル形式を選択します (グラフ、infographics、参照、gif など)
- 時系列データ、パート対全体の関係、地理的パターン、およびネストされたデータ
を表示するための効果的なレイアウトを作成します。 - は、効果的な色分けを使用して、センチメント分析、タイムライン、カレンダー、図などの定性的およびテキストベースのデータを表示します
- ジョブに最適なツール (Excel、R、Tableau、マッピングプログラムなど) を適用します
- 可視化
のためのデータセットの準備

観客

- データアナリスト
- ビジネスマネージャー
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
は、インメモリ、列指向のデータベースであり、q は、その組み込み、ベクトルベースの言語を解釈されます。では、表はベクトルの列で、q はテーブルデータに対する操作をリストのように実行するために使用されます。高頻度取引で一般的に使用されているのは、ゴールドマン・サックス、モルガン・スタンレー、メリルリンチ、JP モルガンなどの大手金融機関に人気があります。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように時間シリーズデータアプリケーションを使用して作成する方法について説明します

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 行指向データベースと列指向データベースの違いを理解する
- は、データを選択し、スクリプトを作成し、高度な分析を実行する機能を
株式や商品取引所データなどの時系列データを分析 -
- は、高速
で大規模なデータセットを保存、分析、処理、および取得するために、#39 のインメモリ機能を使用しています。 - は、関数とデータを標準関数 (引数) よりも高いレベルで 、非ベクタ言語で共通のアプローチと考える
- は、エネルギー取引、通信、センサーデータ、ログデータ、およびマシンとネットワークの使用状況の監視を含む、
の他の時間に敏感なアプリケーションを探る

観客

- 開発者
- データベースエンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
埋め込みプロジェクターは、機械学習システムを訓練するために使用されるデータを視覚化するためのオープンソースの web アプリケーションです。Google によって作成された、それは TensorFlow の一部です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、プロジェクターの埋め込みの概念を紹介し、デモプロジェクトのセットアップを通じて参加者をウォークします。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- 機械学習モデルによるデータの解釈方法を探る
- は、機械学習アルゴリズムがそれをどのように解釈するかを理解するために、データの3d と2d ビューをナビゲートし
- は、込みの背後にある概念と、画像、単語、数字の数学的ベクトルを表す役割を理解しています。
- 特定の埋め込みのプロパティを調べて、モデルの動作を理解する
- は、このような音楽愛好家のための曲の推薦システムを構築する現実世界のユースケースに埋め込みプロジェクトを適用する

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
deck.gl は、データアセットをスケールで探索および視覚化するための、オープンソースの WebGL 駆動型ライブラリです。ユーバーによって作成された、マップ上のデータなどの地理空間データソースからの洞察を得るために特に便利です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、デモンストレーションプロジェクトのセットアップを通じて、deck.gl の背後にある概念と機能を紹介し、参加者をウォークします。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は非常に大きなコレクションからデータを取り、魅力的なビジュアル表現に変えることが
- は、輸送や旅行関連の利用事例から収集したデータを、ピックアップやドロップオフ体験、ネットワークトラフィックなどとして視覚化し
- 空間データにレイヤ化技法を適用して、時系列データの変化を表現することが
- は、反応 (反応性プログラミングのための) と Mapbox gl (Mapbox ベースのマップ上の視覚化のための) と deck.gl を統合します。
- は、3d 屋内スキャンから収集したポイントの視覚化、アルゴリズムを最適化するための機械学習モデルの視覚化など、deck.gl の他のユースケースを理解し、探求します

観客

- 開発者
- データサイエンティスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Datameer は、Hadoop 上に構築されたビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスプラットフォームです。これにより、エンドユーザーは、使いやすい方法で、大規模な構造化された半構造化データと非構造化情報にアクセスし、探索し、関連づけることができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Datameer を使用して Hadoop & #39 を克服する方法について学習し、一連のビッグデータソースのセットアップと分析を段階的に実行します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- エンタープライズデータを作成、バーテン、対話的に探索する
湖 - アクセスビジネスインテリジェンスデータウェアハウス、トランザクションデータベース、およびその他の分析ストア
- エンドツーエンドのデータ処理パイプラインを設計するには、スプレッドシートのユーザーインターフェイスを使用します
- アクセス事前に構築された関数は、複雑なデータの関係を探るために
- ドラッグアンドドロップウィザードを使用してデータを視覚化し、ダッシュボードを作成する
- テーブル、グラフ、グラフ、およびマップを使用してクエリ結果を分析する

観客

- データアナリスト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Apache Zeppelinは、 HadoopおよびSparkベースのデータをキャプチャ、調査、視覚化、および共有するためのWebベースのノートブックです。

この講師主導のライブトレーニングでは、対話型データ分析の背後にある概念を紹介し、シングルユーザー環境またはマルチユーザー環境でのZeppelinの展開と使用方法について参加者に説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Zeppelinをインストールして設定する
- ブラウザベースのインタフェースでデータを開発、整理、実行、および共有する
- コマンドラインやクラスタの詳細を参照せずに結果を視覚化する
- 長いワークフローで実行して共同作業する
- Scala ( Apache Spark )、 Python ( Apache Spark )、Spark SQL 、JDBC、Markdown、およびShellなど、さまざまなプラグイン言語/データ処理バックエンドのいずれかをSQLします。
- ZeppelinをSpark、Flink、Map Reduceと統合する
- Apache Shiroを使用してZeppelinのマルチユーザーインスタンスを保護する

観客

- データエンジニア
- データアナリスト
- データ科学者
- ソフトウェア開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
14 hours
概要
Magellanは、ビッグデータの地理空間分析のためのオープンソースの分散実行エンジンです。 Apache Spark上に実装され、Spark SQLを拡張し、地理空間分析のリレーショナル抽象化を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、地理空間分析を実装するための概念とアプローチを紹介し、SparkでMagellanを使用して予測分析アプリケーションを作成する方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 大規模な地理空間データセットの効率的なクエリ、解析、結合
- ビジネスインテリジェンスおよび予測分析アプリケーションで地理空間データを実装する
- 空間コンテキストを使用して、モバイルデバイス、センサー、ログ、ウェアラブルの機能を拡張します

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
7 hours
概要
Dashbuilder は、ビジネスダッシュボードとレポートを視覚的に作成するためのオープンソースの web アプリケーションです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Dashbuilder のセットアップ、構成、統合、および展開について学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、JDBC データベースやテキストファイルなどの異種ソースからデータを抽出し
- は、jBPM
のようなサードパーティのシステムやプラットフォームに接続するためにコネクタを使用する - ユーザーの役割、アクセス許可、およびアクセス制御を構成する
- Dashbuilder をライブ本番環境に展開する

観客

- 開発者
- IT とシステムアーキテクト
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 hours
概要
Dashbuilderは、ビジネスダッシュボードとレポートを視覚的に作成するためのオープンソースのWebアプリケーションです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はDashbuilderを使用してビジネスダッシュボードとレポートを作成する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- ドラッグアンドドロップを使用してダッシュボードを視覚的に構成およびカスタマイズする
- チャートライブラリを使用してさまざまな種類の視覚化を作成する
- インタラクティブなレポートテーブルを定義する
- インラインKPI(主要業績評価指標)を作成および編集します
- メトリックディスプレイのルックアンドフィールをカスタマイズする

聴衆

- マネージャー
- アナリスト

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践
21 hours
概要
Tableau は、ビジネスインテリジェンスおよびデータビジュアライゼーションソフトウェアです。tableau は、組織固有のニーズに合わせて tableau の機能を統合、カスタマイズ、自動化、拡張するための開発ツールと api を幅広く提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、組織の特定のニーズに合わせて Tableau の機能を拡張する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Tableau のインストールと設定 (デスクトップ、サーバー、オンライン)
- は、Tableau
を使用した開発の基礎を理解する - Tableau
とのデータの視覚化とインタラクションの作成と公開 - は、tableau & #39 の開発者ツールと api を使用して、組織の tableau の機能をカスタマイズおよび拡張し

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 hours
概要
Python は、その明確な構文とコードの読みやすさのために有名な高レベルのプログラミング言語です。excel は、多くの業界で広く使用されている Microsoft が開発したスプレッドシートアプリケーションです。Python を Excel に追加すると、データ分析のための強力なツールになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python と Excel の機能を組み合わせる方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- Python と Excel
を統合するためのパッケージのインストールと構成 - Python
を使用した Excel ファイルの読み取り、書き込み、および操作 - は、Excel
から Python 関数を呼び出す

観客

- 開発者
- プログラマ
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
14 hours
概要
観客

アナリスト、研究者、科学者、卒業生、学生、およびMicrosoft Excel統計分析を容易にする方法の学習に興味がある人。

コースの目的

このコースは、あなたのExcelや統計への親しみやすさを向上させ、結果としてあなたの仕事や研究の有効性と効率を高めるのに役立ちます。

このコースでは、Microsoft Excelでの分析ツールパックの使用方法、統計関数、および基本的な統計手順の実行方法について説明します。 Excel制限とは何か、またそれらを克服する方法について説明します。
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