Apache Superset for Administrators Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové analytiky a datové vědce, kteří chtějí zkoumat, organizovat a vizualizovat data pomocí Apache Superset.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Nainstalujte a nakonfigurujte Apache Superset. Kombinujte data z různých databází. Vizualizujte velké datové sady. Vytvářejte a sdílejte složité řídicí panely.

Formát kurzu

Interaktivní přednáška a diskuze. Spousta cvičení a praxe. Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

Toto školení je založeno na nejnovější verzi Apache Superset. Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se. Chcete-li se dozvědět více o Apache Superset, navštivte: https://superset.incubator.apache.org

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové analytiky, datové vědce a datové inženýry, kteří chtějí provádět pokročilou analýzu a vizualizaci dat pomocí Apache Superset.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Apache Superset.
• Implementujte pokročilou analýzu a vizualizaci dat pomocí Apache Superset.
• Přizpůsobte a sdílejte řídicí panely a sestavy.
• Správa zabezpečení v Apache Superset.

Výuka je věnována základům vytvoření prostředí pro skladování dat založeného na MS SQL Server 2008.

Účastník kurzu získává základ pro navrhování a výstavbu datového skladu, který běží na MS SQL Server 2008.

Získejte znalosti o tom, jak vytvořit jednoduchý proces ETL založený na SSIS a pak navrhnout a implementovat datový kub pomocí SSAS.

Účastník bude moci spravovat databázi OLAP: vytvořit a odstranit databázi OLAP zpracování změn rozdělení on-line.

Účastník získá znalosti psaní XML / A a MDX.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové analytiky nebo kohokoli, kdo chce používat AWS QuickSight analýzu a vizualizaci dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základním pojmům AWS QuickSight.
• Pomocí AWS QuickSight můžete vytvářet analýzy dat, sestavy a statistiky.
• Použijte AWS k vytvoření vztahů mezi daty pro vylepšenou analýzu.
• Naučte se různé typy vizualizací v porozumění datům.

Pokrok v technologiích a rostoucí množství informací mění způsob, jakým se podniká v mnoha průmyslových odvětvích, včetně státní správy. Gorychlost generování dat a digitální archivace roste díky rychlému růstu mobilních zařízení a aplikací, chytrých senzorů a zařízení, řešení cloud computingu a portálů pro občany. S tím, jak se digitální informace rozšiřují a stávají se složitějšími, je také složitější správa informací, jejich zpracování, ukládání, zabezpečení a dispozice. Nové nástroje pro zachycování, vyhledávání, zjišťování a analýzu pomáhají organizacím získat přehled z jejich nestrukturovaných dat. Vládní trh se nachází v bodě zlomu a uvědomuje si, že informace jsou strategickým aktivem a vláda potřebuje chránit, využívat a analyzovat strukturované i nestrukturované informace, aby lépe sloužily a plnily požadavky mise. Jak se vládní lídři snaží vyvíjet organizace založené na datech, aby úspěšně splnily poslání, pokládají základy pro korelaci závislostí mezi událostmi, lidmi, procesy a informacemi.

Vysoce hodnotná vládní řešení budou vytvořena ze směsi těch nejpřevratnějších technologií:

Mobilní zařízení a aplikace Cloudové služby Technologie sociálního podnikání a sítě Big Data a analytika

IDC předpovídá, že do roku 2020 dosáhne IT průmysl 5 bilionů dolarů, což je přibližně o 1,7 bilionu dolarů více než dnes, a že 80 % růstu tohoto odvětví bude taženo těmito technologiemi 3. platformy. Z dlouhodobého hlediska budou tyto technologie klíčovými nástroji pro řešení složitosti rostoucích digitálních informací. Big Data je jedním z inteligentních průmyslových řešení a umožňuje vládě činit lepší rozhodnutí tím, že přijme opatření na základě vzorců odhalených analýzou velkého objemu dat – souvisejících i nesouvisejících, strukturovaných i nestrukturovaných.

Dosažení těchto výkonů však vyžaduje mnohem více než pouhé shromažďování obrovského množství dat. „Vytvoření smyslu těchto objemů vyžaduje špičkové nástroje a technologie, které dokážou analyzovat a extrahovat užitečné znalosti z rozsáhlých a různorodých toků informací,“ Tom Kalil a Fen Zhao z Úřadu pro vědeckou a technologickou politiku Bílého domu napsal v příspěvku na blogu OSTP.

Bílý dům učinil krok směrem k tomu, aby pomohl agenturám najít tyto technologie, když v roce 2012 založil National Big Data Research and Development Initiative. Tato iniciativa zahrnovala více než 200 milionů dolarů, aby bylo možné co nejlépe využít exploze Big Data a nástroje potřebné k analyzovat to.

Výzvy, které Big Data představuje, jsou téměř stejně skličující, jako povzbuzující je jeho slib. Jednou z těchto výzev je efektivní ukládání dat. Jako vždy jsou rozpočty napjaté, takže agentury musí minimalizovat cenu úložiště za jeden megabajt a udržovat data v rámci snadného přístupu, aby je uživatelé mohli získat, kdy je chtějí a jak je potřebují. Zálohování velkého množství dat zvyšuje náročnost.

Efektivní analýza dat je další velkou výzvou. Mnoho agentur používá komerční nástroje, které jim umožňují probírat se horami dat a odhalovat trendy, které jim mohou pomoci fungovat efektivněji. (Nedávná studie společnosti MeriTalk zjistila, že federální IT manažeři si myslí, že Big Data by mohlo agenturám pomoci ušetřit více než 500 miliard dolarů a zároveň splnit cíle mise.).

Vlastní nástroje Big Data také umožňují agenturám řešit potřebu analyzovat jejich data. Například skupina Computational Data Analytics Group z Oak Ridge National Laboratory zpřístupnila svůj systém pro analýzu dat Piranha dalším agenturám. Systém pomohl lékařským výzkumníkům najít odkaz, který může lékaře upozornit na aneuryzmata aorty dříve, než zaútočí. Používá se také pro všednější úkoly, jako je prohledávání životopisů ke spojení uchazečů o zaměstnání s náborovými manažery.

přehled

Poskytovatelé služeb (CSP) se potýkají s tlakem na snížení nákladů a maximalizování průměrného příjmu na uživatele (ARPU), přičemž zajišťují vynikající zákazní zkušenosti, ale objem dat stále roste. Globální mobilní data bude růst s kombinovanou roční rychlostí růstu (CAGR) o 78 procent do roku 2016, dosahující 10,8 exabytů měsíčně.

Mezitím generují CSP velké množství dat, včetně záznamů o volbách (CDR), sítí a údajů o zákaznících. Společnosti, které tyto údaje plně využívají, získají konkurenční okraj. Podle nedávného průzkumu The Economist Intelligence Unit, společnosti, které využívají datové rozhodování, mají 5-6% zvýšení produktivity. Zatím 53 % společností využívá pouze polovinu svých cenných údajů, a čtvrtina respondentů poznamenala, že obrovské množství užitečných údajů je ztraceno. Objem dat je tak vysoký, že manuální analýza je nemožná a většina softwarových systémů dědictví se nedokáže udržet, což vede k vymazání nebo ignorování cenných dat.

S Big Data & Analytics’ vysokorychlostní, skalovatelné Big Data software, CSPs mohou minovat všechny své údaje pro lepší rozhodování v kratším čase. Různé produkty a techniky poskytují konečnou softwarovou platformu pro shromažďování, přípravu, analýzu a prezentaci poznatků z velkých dat. Oblasti aplikace zahrnují monitorování výkonu sítě, detekci podvodů, detekci zákaznických záznamů a analýzu úvěrového rizika. Big Data & Analýza produktů měřítko pro zpracování terabytů dat, ale implementace takových nástrojů vyžaduje nový typ databázového systému založeného na cloudu, jako Hadoop nebo masivní měřítko paralelní počítačový procesor (KPU atd.)

Tento kurz pracuje na Big Data BI pro Telco pokrývá všechny vznikající nové oblasti, ve kterých CSP investují pro zvýšení produktivity a otevření nového toku příjmů z podnikání. Kurz poskytne kompletní 360-stupňový přehled Big Data BI v Telco tak, že rozhodovatelé a manažeři mohou mít velmi široký a komplexní přehled možností Big Data BI v Telco pro produktivitu a výnosy.

Cíle kurzu

Hlavním cílem kurzu je zavést nové Big Data obchodní inteligence techniky v 4 odvětvích Telecom Business (Marketing/prodej, síťová operace, finanční operace a vztah k zákazníkům Management). Studenti budou představeni k následujícím:

• Úvod do Big Data-co je 4Vs (volumen, rychlost, rozmanitost a pravděpodobnost) v Big Data- Generace, extrakce a řízení z perspektivy Telco
• Jak se analytika liší od analytiky dědictví
• Vnitřní odůvodnění Big Data -Telco perspektivy
• Úvod do Hadoop Ecosystem- seznámení se všemi Hadoop nástroji jako Hive, Pig, SPARC –kdy a jak jsou používány k řešení Big Data problém
• Jak Big Data je extrahována k analýze pro analytické nástroje-jak Business Analysis’s mohou snížit své bolestivé body shromažďování a analýzy dat prostřednictvím integrovaného Hadoop dashboard přístupu
• Základní úvod do analýzy Insight, analýzy vizualizace a prediktivní analýzy pro Telco
• Zákazník Churn analýza a Big Data-jak Big Data analýza může snížit zákaznický churn a nespokojenost zákazníků v Telco případových studiích
• Analýza síťových selhání a servisních selhání z síťových meta-dát a IPDR
• Finanční analýza - podvody, podvody a odhady ROI z prodeje a operačních údajů
• Zákazník akvizice problém-Cílový marketing, segmentace zákazníků a cross-prodej z prodeje dat
• Úvod a shrnutí všech Big Data analytických produktů a kde se hodí do analytického prostoru společnosti Telco
• Závěr-jak přijmout krok za krokem přístup k zavedení Big Data Business Intelligence ve vaší organizaci

Cílová publikum

• Síťová operace, finanční manažeři, manažeři CRM a špičkové manažeři IT v kanceláři Telco CIO.
• Business Analytici v Telco
• CFO kancelář manažeři / analytici
• Operativní manažeři
• QA manažeři

Pokrok v technologiích a zvyšující se množství informací mění způsob, jakým je vymáhání práva prováděno. Výzvy, které Big Data představuje, jsou téměř stejně skličující jako slib Big Data. Jednou z těchto výzev je efektivní ukládání dat; efektivně to analyzovat je něco jiného.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jakým způsobem přistupovat k technologiím, hodnotit jejich dopad na stávající procesy a politiky a implementovat tyto technologie za účelem identifikace trestné činnosti a předcházení trestné činnosti. Budou prozkoumány případové studie organizací činných v trestním řízení z celého světa, abychom získali přehled o jejich přístupech, výzvách a výsledcích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Zkombinujte Big Data technologii s tradičními procesy shromažďování dat a dejte dohromady příběh během vyšetřování Implementujte průmyslová řešení pro ukládání a zpracování velkých dat pro analýzu dat Připravte návrh na přijetí nejvhodnějších nástrojů a procesů umožňujících přístup založený na datech kriminální vyšetřování

Publikum

Specialisté na vymáhání práva s technickým zázemím

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové a obchodní analytiky, kteří chtějí používat BIRT k efektivnímu vytváření a zavádění zpráv business intelligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a komponenty rámce BIRT.
• Navrhujte a vytvářejte informativní, dynamické sestavy pomocí BIRT Report Designer.
• Využijte možnosti skriptování BIRT k přidání obchodní logiky do sestav.
• Optimalizujte a nasazujte sestavy BIRT v rámci webových aplikací a samostatných aplikací.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající obchodní analytiky a datové analytiky, kteří chtějí získat základní dovednosti v používání SAP BusinessObjects BI k transformaci nezpracovaných dat na smysluplné poznatky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Procházejte a používejte SAP rozhraní BusinessObjects BI. Vytvářejte a přizpůsobujte obchodní zprávy a řídicí panely. Provádějte ad-hoc analýzu pomocí různých nástrojů BI. Využijte pokročilé funkce pro hloubkový průzkum dat.

Datameer je platforma business intelligence a analýzy postavená na Hadoop. Umožňuje koncovým uživatelům přistupovat, prozkoumávat a korelovat rozsáhlá, strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data snadno použitelným způsobem.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Datameer k překonání strmé křivky učení Hadoop, když procházejí nastavením a analýzou řady zdrojů velkých dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vytvářejte, spravujte a interaktivně prozkoumávejte podnikové datové jezero Access datové sklady business intelligence, transakční databáze a další analytická úložiště Použijte uživatelské rozhraní tabulkového procesoru k navrhování komplexních kanálů zpracování dat Access předpřipravené funkce k prozkoumání složité vztahy dat Použijte průvodce přetažením k vizualizaci dat a vytvoření řídicích panelů Použití tabulek, grafů, grafů a map k analýze výsledků dotazů

Publikum

Datové analytiky

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající obchodní analytiky a datové analytiky, kteří chtějí využít Oracle BI k získání cenných poznatků ze svých dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Procházejte a využívejte rozhraní Oracle BI efektivně. Vytvářejte a přizpůsobujte sestavy a řídicí panely přizpůsobené obchodním potřebám. Provádějte ad-hoc analýzu pomocí různých nástrojů BI. Využijte pokročilé funkce pro komplexní průzkum dat.

Přečtěte si, jak získat a transformovat data pro přípravu interaktivních řídicích panelů

Power BI je jedním z nejpopulárnějších nástrojů pro vizualizaci dat a nástrojem Business Intelligence. Power BI je sbírka datových konektorů, aplikací a softwarových služeb, které se používají k získávání dat z různých zdrojů, transformaci dat a vytváření krásných sestav.

Power BI vám také umožňuje publikovat je pro vaši organizaci, abyste k nim měli přístup pomocí mobilů, tabletů atd. V tomto Power BI Tutoriálu vám krok za krokem ukážeme přístup k propojení s více zdroji dat, transformace dat, a vytváření sestav, jako jsou grafy, tabulky, matice, mapy atd

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) je balíček business intelligence, který poskytuje integraci dat, vytváření sestav, řídicí panely a možnosti načítání.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak maximalizovat funkce Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Instalace a konfigurace Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) Pochopte základy nástrojů Pentaho CE a jejich funkcí Vytvářejte sestavy pomocí Pentaho CE Integrujte data třetích stran do Pentaho CE Pracujte s velkými daty a analýzami v Pentaho CE

Publikum

Programátoři BI Vývojáři

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové analytiky a webové vývojáře, kteří chtějí vyvíjet asociativní modely v Qlik Sense.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Aplikujte Qlik Sense v datové vědě.
• Používejte a procházejte rozhraní Qlik Sense.
• Vybudujte si datově gramotnou pracovní sílu s interakcí AI.
• Vytvořte podnik založený na datech pomocí Qlik Sense.

QlikView je platforma, která poskytuje organizacím samoobslužné obchodní inteligenci. QlikView's čisté, jednoduché a jednoduché rozhraní umožňuje uživatelům snadno analyzovat data a používat data objevů na podporu rozhodování.

V tomto instruktorově vedeném, živém tréninku se účastníci naučí, jak začít rozvíjet s QlikView.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Instalace a nastavení QlikView
• Převod dat z různých zdrojů prostřednictvím QlikView skriptování
• Vytvořte datové modely s QlikView

Formát kurzu

• Částečná přednáška, částečná diskuse, cvičení a těžká praxe

Možnosti personalizace kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás, abyste uspořádali.