Algorithmisches Handeln mit Python und R Schulung

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die fortgeschrittene Datenintegrations- und Visualisierungstechniken in Looker Studio beherrschen möchten und lernen möchten, wie man verschiedene Datenquellen miteinander verbindet, überzeugende Dashboards entwirft und Berichtsworkflows automatisiert, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Mehrere Datenquellen in Looker Studio zu verbinden und zu integrieren.
• Benutzerdefinierte Metriken und berechnete Felder für maßgeschneiderte Analysen zu erstellen.
• Erweiterte Visualisierungen zu entwerfen, einschließlich interaktiver Filter und Diagramme.
• Berichtsworkflows für Datenaktualisierungen in Echtzeit zu automatisieren.
• Best Practices für visuelles Storytelling und Berichtsanpassung anwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die die theoretischen Aspekte von Cognos 11 verstehen und lernen möchten, wie man sie effektiv einsetzt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Unterschiede und Verbesserungen in Cognos 11 im Vergleich zu Cognos 10 zu verstehen.
• das verbesserte Datenmodul und die Datenverwaltungsfunktionen für eine effizientere Datenverarbeitung zu nutzen.
• Implementierung von Best Practices für einen reibungslosen Übergang und eine optimale Nutzung von Cognos 11.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die Dask im Python-Ökosystem einsetzen möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Umgebung einzurichten, um mit Dask und Python Big Data-Verarbeitung aufzubauen.
• Die Funktionen, Bibliotheken, Tools und APIs kennen zu lernen, die in Dask zur Verfügung stehen.
• Zu verstehen, wie Dask paralleles Rechnen in Python beschleunigt.
• Zu lernen, wie man das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skaliert.
• Die Dask-Umgebung zu optimieren, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze zu gewährleisten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenfachkräfte, die eine Lakehouse-Lösung mit Microsoft Fabric implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Komponenten von Microsoft Fabric zu verstehen.
• Ein Lakehouse mit Microsoft Fabric zu konfigurieren und zu verwalten.
• Daten mit Apache Spark aufzubereiten und zu transformieren.
• Delta Lake-Tabellen zur Versionsverwaltung und zum Verwalten von Daten zu nutzen.
• Datenintegrationspipelines mit Dataflows Gen2 zu implementieren.
• Datenpipelines mit Data Factory zu orchestrieren.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenen-Ebene Professionelle, die ihre Produktivität und Effizienz durch die Nutzung der fortgeschrittenen Funktionen von Excel und Google Sheets zur Datenorganisation, -analyse und -zusammenarbeit verbessern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernfunktionen von Excel und Google Sheets zu navigieren und zu nutzen.
• Datenanalysen durchzuführen und handlungsrelevante Erkenntnisse mit fortgeschrittenen Tabellenkalkulationsmethoden zu erstellen.
• In Echtzeit mithilfe von Google Sheets zur nahtlosen Zusammenarbeit zusammenzuarbeiten.
• Wiederverwendbare Vorlagen für Berichterstattung, Verfolgung und Projektmanagement zu erstellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die das FARM (FastAPI, React und MongoDB)-Stack verwenden möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die Schlüsselkonzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI baut.
• Zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und zu bereitstellen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die Google Sheets für die Datenanalyse verwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tabellen mit Google Sheets erstellen.
• Formeln verwenden, die sowohl in Google Sheets als auch in Excel funktionieren.
• beliebige Daten formatieren und analysieren.
• Datenvisualisierungen mit Diagrammen und Grafiken erstellen.

Google Sheets ist ein leistungsstarkes cloudbasiertes Tabellenkalkulationswerkzeug, das die reale Echtzeit-Zusammenarbeit, die Datenaufbereitung und -analyse unterstützt.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene, die ihre Effizienz und Zusammenarbeit durch die Nutzung erweiterter Funktionen von Google Sheets maximieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Sich im Google Sheets-Interface zu bewegen und dessen wesentliche Funktionen zu nutzen.
• Daten effizient zu verwalten und zu organisieren, indem sie Filter, Sortierungen und Formatierungswerkzeuge verwenden.
• Wichtige und erweiterte Formeln für Geschäftsszenarien anzuwenden.
• Diagramme, Dashboards und wiederverwendbare Vorlagen für Berichte und Zusammenarbeit zu erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Schritte in Google Sheets durchführen und praktische Übungen machen.
• Anwenden von Real-World-Beispielen und kooperativen Aktivitäten.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Arrangements zu treffen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die grundlegende Kenntnisse für die Datenvisualisierung und -berichterstattung mit Looker Studio erwerben und lernen möchten, wie sie Datenquellen miteinander verbinden, Informationen effektiv visualisieren und verwertbare Erkenntnisse gewinnen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernfunktionen von Looker Studio und seine Anwendungsfälle zu verstehen.
• Looker Studio einzurichten und mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden.
• Ansprechende Dashboards mit Diagrammen, Grafiken und Filtern erstellen.
• Berichte für bestimmte Zielgruppen und Geschäftsanforderungen anpassen.
• Effektive Zusammenarbeit an Dashboards und deren gemeinsame Nutzung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die Metabase zum Sammeln, Abfragen und Visualisieren von Daten für Business Intelligence-Analysen und -Berichte verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Metabase einzurichten und zu installieren, um mit der Erstellung von Datenvisualisierungen und Dashboards zu beginnen.
• Abfragen, Aggregieren und Visualisieren von Daten in Metabase zu lernen.
• die Funktionen und Tools in Metabase zum Schreiben von SQL-Abfragen zu nutzen.
• Erstellen Sie Analysediagramme und Dashboards, um Geschäftseinblicke zu erhalten.
• Kennen Sie die besten Praktiken und Tipps zur Verwendung von Metabase und zur Behebung häufiger Probleme.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

Microsoft Fabric ist eine einheitliche Analyseplattform, die Daten-Engineering, Datenintegration, Data Warehousing, Data Science, Echtzeitanalyse und Business Intelligence unter einem Dach vereint.

Diese von einem Instructor geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die lernen möchten, wie sie Microsoft Fabric nutzen können, um moderne Datenlösungen mit integrierten Analyse-, Governance- und Visualisierungstools zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Komponenten von Microsoft Fabric und deren Integration in das Microsoft-Ökosystem zu verstehen.
• Fabric Workspaces mit angemessener Zugangskontrolle zu erstellen und zu verwalten.
• Lakehouses zur Zentralisierung und Analyse von Daten zu erstellen und zu verwalten.
• Notebooks für explorative Analysen und Transformationen mit Python und SQL zu verwenden.
• Datenflüsse mit visuellen Pipelines zu erstellen und zu automatisieren.
• Daten mithilfe der Data Warehouse- und Semantic Model-Schichten zu modellieren und zu verwalten.
• Interaktive Dashboards mit Power BI in Fabric zu gestalten und zu veröffentlichen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Arrangements zu treffen.

Zielgruppe

Kursformat

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

In diesem unterrichteten und live durchgeführten Kurs lernen die Teilnehmer, wie man Daten mit den Tools aus dem Tidyverse manipuliert und visualisiert.

Der Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zur Bereinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

• Anfänger in der R-Sprache
• Anfänger im Bereich Datenanalyse und Datavisualisierung

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensives Praktikum

• Datenanalyse durchführen und ansprechende Visualisierungen erstellen
• Nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten ziehen
• Daten filtern, sortieren und zusammenfassen, um forschungsorientierte Fragen zu beantworten
• Verarbeitete Daten in informatische Linien-, Balken- und Histogramme umwandeln
• Daten aus diversen Datensources importieren und filtern, einschließlich Excel, CSV und SPSS-Dateien