Data Analysis Schulungen

Data Analysis Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Datenanalyse (Analyse von Daten oder Datenanalyse) Trainingskurse demonstrieren durch Diskussion und praktizieren die Programmiersprachen und Methoden, die zur Durchführung der Datenanalyse verwendet werden Data Analysis Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

Erfahrungsberichte

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Data Analysis Unterkategorien

Businessanalyse SchulungenBusinessanalyse
Business Intelligenz SchulungenBusiness Intelligenz
Data Visualization SchulungenData Visualization
Web analytics SchulungenWeb analytics
Spatial analysis SchulungenSpatial analysis
KNIME SchulungenKNIME
System Monitoring SchulungenSystem Monitoring
Data Cleaning SchulungenData Cleaning

Data Analysis Kurspläne

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview

Design Patterns

14 hours
Overview
Es gibt reichlich bewährte Muster, um gut strukturierte objektorientierte Programme zu entwickeln. Manchmal genügt es, den richtigen Namen für ein Konstrukt zu finden, um hunderte von Stunden für Entwicklung und Tests zu sparen. Design Patterns sind ein Satz von Bauteilen und Vokabular zugleich.

Lernziele

- Sie können die bekannten Design Patterns verwenden
- Sie können eigene Design Patterns in Ihrer Organisation etablieren
- Sie können abschätzen, wie Design Patterns Kosten sparen und die Softwarearchitektur vereinfachen helfen.

Zielgruppe

Softwareentwickle und -architekten, Business Analysts, Projektmanager

Aufbau des Kurses

Der Kurs konzentriert sich auf Anwendungsfälle und ihren Bezug auf ein bestimmtes Entwurfsmuster (Design Pattern). Die meisten Design Patterns sind in UML und einfachen Beispielen in Java erklärt. Bei Bedarf kann der gesamte Kurs auch auf eine andere Sprache übertragen werden. Der Kurs führt Sie durch den Quelltext einzelner Patterns und erklärt wie Sie einen Musterkatalog verwenden können.

Matlab for Prescriptive Analytics

14 hours
Overview
Prescriptive Analytics ist ein Zweig der Geschäftsanalyse, der deskriptive und prädiktive Analytik Es verwendet Vorhersagemodelle, um Maßnahmen für optimale Ergebnisse vorzuschlagen, die auf Optimierung und regelbasierten Techniken als Grundlage für die Entscheidungsfindung beruhen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Matlab präskriptive Analysen an einer Reihe von Beispieldaten durchführen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte und Frameworks, die in der präskriptiven Analyse verwendet werden Verwenden Sie MATLAB und seine Toolboxen, um Daten zu erfassen, zu bereinigen und zu erkunden Verwenden Sie regelbasierte Techniken einschließlich Inferenz-Engines, Scorecards und Entscheidungsbäumen, um Entscheidungen basierend auf verschiedenen Geschäftsszenarien zu treffen Verwenden Sie die Monte-Carlo-Simulation, um Unsicherheiten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen Bereitstellen von prädiktiven und präskriptiven Modellen für Unternehmenssysteme Publikum Business-Analysten Betriebsplaner Funktionelle Manager BI-Mitarbeiter (Business Intelligence) Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Tableau with Python

14 hours
Overview
Tableau ist ein Business Intelligence- und Datenvisualisierungstool Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, die eine Vielzahl von statistischen und maschinellen Lerntechniken unterstützt Die Datenvisualisierung von Tableau und die maschinellen Lernfunktionen von Python, wenn kombiniert, helfen Entwicklern bei der schnellen Erstellung fortschrittlicher Datenanalyseanwendungen für verschiedene Geschäftsanwendungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Tableau und Python kombinieren können, um erweiterte Analysen durchzuführen Die Integration von Tableau und Python erfolgt über die TabPy-API Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Integrieren Sie Tableau und Python mithilfe der TabPy-API Nutzen Sie die Integration von Tableau und Python zur Analyse komplexer Geschäftsszenarien mit wenigen Zeilen Python-Code Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

QGIS for Geographic Information System

21 hours
Overview
Ein geografisches Informationssystem (GIS) ist ein System zum Erfassen, Speichern, Manipulieren, Analysieren, Verwalten und Präsentieren von räumlichen oder geografischen Daten Das Akronym GIS wird manchmal für geographische Informationswissenschaft (GIScience) verwendet, um auf die akademische Disziplin zu verweisen, die geographische Informationssysteme studiert und ist eine große Domäne innerhalb der breiteren akademischen Disziplin der Geoinformatik QGIS funktioniert als GIS-Software (Geographic Information System), mit der Benutzer räumliche Informationen analysieren und bearbeiten sowie grafische Karten erstellen und exportieren können QGIS unterstützt sowohl Raster- als auch Vektor-Layer; Vektordaten werden als Punkt-, Linien- oder Polygon-Features gespeichert Mehrere Formate von Rasterbildern werden unterstützt, und die Software kann Bilder georeferenzieren Zusammenfassend erlaubt es den Benutzern, Geodaten unter Windows, Mac, Linux, BSD zu erstellen, zu bearbeiten, zu visualisieren, zu analysieren und zu veröffentlichen Dieses Programm stellt in seiner ersten Phase die QGIS-Schnittstelle für den allgemeinen Gebrauch vor In der zweiten Phase stellen wir PyQGIS die Python-Bibliotheken von QGIS vor, die die Integration von GIS-Funktionalitäten in Ihren Python-Code oder Ihre Python-Anwendung ermöglichen, so dass Sie sogar ein eigenes Python-Plugin für eine bestimmte GIS-Funktionalität erstellen können .

Python for Geographic Information System (GIS)

21 hours
Overview
Ein geografisches Informationssystem (GIS) ist ein System zum Erfassen, Speichern, Manipulieren, Analysieren, Verwalten und Präsentieren von räumlichen oder geografischen Daten Das Akronym GIS wird manchmal für geographische Informationswissenschaft (GIScience) verwendet, um auf die akademische Disziplin zu verweisen, die geographische Informationssysteme studiert und ist eine große Domäne innerhalb der breiteren akademischen Disziplin der Geoinformatik Die Verwendung von Python mit GIS hat in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich zugenommen, insbesondere mit der Einführung der Python 20-Reihe im Jahr 2000, die viele neue Programmierfunktionen enthielt, die die Bereitstellung der Sprache wesentlich erleichterten Seit dieser Zeit wurde Python nicht nur in kommerziellen GIS-Systemen wie Produkten von Esri, sondern auch in Open-Source-Plattformen, einschließlich als Teil von QGIS und GRASS, eingesetzt Tatsächlich ist Python heute bei weitem die am häufigsten verwendete Sprache von GIS-Benutzern und -Programmierern Dieses Programm behandelt die Verwendung von Python und seiner erweiterten Bibliotheken wie Geopandas, Pysal, Bokeh und Osmnx, um eigene GIS-Funktionen zu implementieren Das Programm umfasst auch einführende Module rund um ArcGIS API und QGIS toolboox .

AI Awareness for Telecom

14 hours
Overview
AI ist eine Sammlung von Technologien zum Aufbau intelligenter Systeme, die Daten und Aktivitäten rund um die Daten verstehen können, um "intelligente Entscheidungen" zu treffen Für Telekommunikationsanbieter könnte die Entwicklung von Anwendungen und Diensten, die KI nutzen, die Tür für einen verbesserten Betrieb und Service in Bereichen wie Wartung und Netzwerkoptimierung öffnen In diesem Kurs untersuchen wir die verschiedenen Technologien, aus denen AI besteht, und die erforderlichen Fähigkeiten, um sie einzusetzen Während des Kurses untersuchen wir die spezifischen Anwendungen von AI innerhalb der Telekommunikationsbranche Publikum Netzwerkingenieure Netzwerkbetriebspersonal Telekom technische Manager Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, praktische Übungen .

Apache Drill

21 hours
Overview
Apache Drill ist eine schemafreie, verteilte, in Speicher geschriebene SQL-Abfrage-Engine für Hadoop, NoSQL und andere Cloud- und Dateispeichersysteme Die Stärke von Apache Drill liegt in der Fähigkeit, Daten aus mehreren Datenspeichern mit einer einzigen Abfrage zu verknüpfen Apache Drill unterstützt zahlreiche NoSQL-Datenbanken und Dateisysteme, darunter HBase, MongoDB, MapRDB, HDFS, MapRFS, Amazon S3, Azure Blobspeicher, Google Cloud Storage, Swift, NAS und lokale Dateien Apache Drill ist die Open-Source-Version des Google-Dremel-Systems, die als Infrastrukturdienst namens Google BigQuery verfügbar ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Apache Drill kennen und nutzen dann die Leistung und den Komfort von SQL, um interaktiv Big Data über mehrere Datenquellen abzufragen, ohne Code zu schreiben Die Teilnehmer lernen außerdem, wie sie ihre Drill-Abfragen für die verteilte SQL-Ausführung optimieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Führen Sie Self-Service-Exploration mit strukturierten und semistrukturierten Daten auf Hadoop durch Abfrage bekannter sowie unbekannter Daten mit SQL-Abfragen Verstehen Sie, wie Apache Drills Abfragen empfängt und ausführt Schreiben Sie SQL-Abfragen, um verschiedene Datentypen zu analysieren, einschließlich strukturierter Daten in Hive, semistrukturierter Daten in HBase- oder MapRDB-Tabellen und Daten, die in Dateien wie Parquet und JSON gespeichert werden Verwenden Sie Apache Drill, um die Schemaermittlung durchzuführen, ohne dass komplexe ETL- und Schemaoperationen erforderlich sind Integrieren Sie Apache Drill mit BI-Tools (Business Intelligence) wie Tableau, Qlikview, MicroStrategy und Excel Publikum Datenanalytiker Datenwissenschaftler SQL-Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis

35 hours
Overview
Fortschritte bei den Technologien und die zunehmende Menge an Informationen verändern die Art und Weise, in der die Strafverfolgung durchgeführt wird Die Herausforderungen, die Big Data mit sich bringt, sind fast so gewaltig wie die Versprechen von Big Data Die effiziente Speicherung von Daten ist eine dieser Herausforderungen es effektiv zu analysieren ist ein anderes In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Denkweise kennen, mit der sie Big Data-Technologien angehen, ihre Auswirkungen auf bestehende Prozesse und Richtlinien bewerten und diese Technologien zum Zweck der Identifizierung krimineller Aktivitäten und zur Verhinderung von Kriminalität einsetzen können Fallstudien von Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt werden untersucht, um Einblicke in ihre Adoptionsansätze, Herausforderungen und Ergebnisse zu erhalten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Kombinieren Sie Big-Data-Technologie mit traditionellen Datenerfassungs-Prozessen, um während einer Untersuchung eine Geschichte zusammenzustellen Implementieren Sie industrielle Big-Data-Speicher- und Verarbeitungslösungen für die Datenanalyse Vorbereitung eines Vorschlags für die Einführung der am besten geeigneten Instrumente und Verfahren zur Ermöglichung eines datengestützten Ansatzes bei strafrechtlichen Ermittlungen Publikum Strafverfolgungsspezialisten mit technischem Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

R Programming for Finance

28 hours
Overview
R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie R verwendet wird, um praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme zu entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmiersprache Wählen und nutzen Sie R-Pakete und -Techniken, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme im Zusammenhang mit der Asset Allocation, der Risikoanalyse, der Anlageperformance und mehr lösen Problembehandlung, Integration Bereitstellung und Optimierung einer R-Anwendung Publikum Entwickler Analysten Quants Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der grundlegenden Probleme von Finanzfachleuten zu finden Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausführen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Highcharts for Data Visualization

7 hours
Overview
Highcharts ist eine Open-Source-JavaScript-Bibliothek zum Erstellen interaktiver grafischer Diagramme im Web Es wird häufig verwendet, um Daten in einer benutzerlesbareren und interaktiven Weise darzustellen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Highcharts hochwertige Datenvisualisierungen für Webanwendungen erstellen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie interaktive Diagramme im Web nur mit HTML und JavaScript ein Stellen Sie große Datensätze auf visuell interessante und interaktive Weise dar Exportieren Sie Diagramme nach JPEG, PNG, SVG oder PDF Integrieren Sie Highcharts mit jQuery Mobile für die Kreuzplatform-Kompatibilität Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

D3.js for Data Visualization

7 hours
Overview
D3js (oder D3 for DataDriven Documents) ist eine JavaScript-Bibliothek, die SVG, HTML5 und CSS zum Erstellen dynamischer, interaktiver Datenvisualisierungen in Webbrowsern verwendet In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer webbasierte datengesteuerte Visualisierungen zu erstellen, die auf mehreren Geräten reagieren Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie D3, um interaktive Grafiken, Informations-Dashboards, Infografiken und Karten zu erstellen Steuern Sie HTML mit jQuerylike-Auswahlen Transformieren Sie das DOM, indem Sie Elemente auswählen und Daten hinzufügen Exportieren Sie SVG für die Verwendung in gedruckten Publikationen Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Power BI for Developers

28 hours
Overview
Microsoft Power BI ist eine kostenlose SaaS-Suite (Software as a Service) zur Analyse von Daten und zur Weitergabe von Informationen Power BI-Dashboards bieten eine 360-Grad-Ansicht der wichtigsten Kennzahlen an einem Ort, in Echtzeit aktualisiert und auf allen ihren Geräten verfügbar In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Power BI individuelle Softwarelösungen für die Power BI- und Azure-Plattformen entwickeln können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Konfigurieren Sie Echtzeit-Dashboards Erstellen Sie benutzerdefinierte Visualisierungen Integrieren Sie Rich Analytics in bestehende Anwendungen Betten Sie interaktive Berichte und visuelle Elemente in bestehende Anwendungen ein Greifen Sie auf Daten innerhalb einer Anwendung zu Master Power BI Portal-, Desktop-, Embedded- und Rest-API Integrieren Sie R-Skripts in Power BI Desktop Publikum Entwickler Architekten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Power BI for Business Analysts

21 hours
Overview
Microsoft Power BI ist eine kostenlose SaaS-Suite (Software as a Service) zur Analyse von Daten und zur Weitergabe von Informationen Power BI-Dashboards bieten eine 360-Grad-Ansicht der wichtigsten Kennzahlen an einem Ort, in Echtzeit aktualisiert und auf allen ihren Geräten verfügbar In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Microsoft Power Bi Daten mithilfe einer Reihe von Beispieldatensätzen analysieren und visualisieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie visuell überzeugende Dashboards, die wertvolle Einblicke in Daten bieten Beziehen und integrieren Sie Daten aus mehreren Datenquellen Erstellen und teilen Sie Visualisierungen mit Teammitgliedern Passen Sie Daten mit Power BI Desktop an Publikum Geschäftsführer Business Analysten Datenanalytiker Business Intelligence (BI) und Data Warehouse (DW) Teams Entwickler melden Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 hours
Overview
Das Tidyverse ist eine Sammlung von vielseitigen R-Paketen zur Reinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Daten mithilfe der Tools von Tidyverse manipulieren und visualisieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Führen Sie eine Datenanalyse durch und erstellen Sie ansprechende Visualisierungen Zeichnen Sie nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten Filtern, sortieren und fassen Sie Daten zusammen, um explorative Fragen zu beantworten Verwandeln Sie verarbeitete Daten in informative Liniendiagramme, Balkendiagramme und Histogramme Importieren und filtern Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel-, CSV- und SPSS-Dateien Publikum Anfänger in die R-Sprache Anfänger zur Datenanalyse und Datenvisualisierung Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Dremio for Self-Service Data Analysis

21 hours
Overview
Dremio ist eine Open-Source-Selfservice-Datenplattform, die die Abfrage verschiedener Arten von Datenquellen beschleunigt Dremio lässt sich in relationale Datenbanken, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch und andere Datenquellen integrieren Es unterstützt SQL und bietet eine Web-Benutzeroberfläche zum Erstellen von Abfragen In diesem instruierten Live-Training erfahren die Teilnehmer, wie Dremio als vereinheitlichende Schicht für Datenanalyse-Tools und die zugrunde liegenden Datenrepositorys installiert, konfiguriert und verwendet wird Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Dremio Führen Sie Abfragen für mehrere Datenquellen unabhängig von Standort, Größe oder Struktur aus Integrieren Sie Dremio mit BI und Datenquellen wie Tableau und Elasticsearch Publikum Datenwissenschaftler Business-Analysten Dateningenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Anmerkungen Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

F# for Data Science

21 hours
Overview
Data Science ist die Anwendung von statistischer Analyse, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Programmierung zum Verständnis und zur Interpretation von realen Daten F # ist eine gut geeignete Programmiersprache für Data Science, da es effiziente Ausführung, REPL-Skripting, leistungsfähige Bibliotheken und skalierbare Datenintegration kombiniert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit F # eine Reihe von realen datenwissenschaftlichen Problemen lösen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie die integrierten Data Science-Pakete von F # Verwenden Sie F # für die Zusammenarbeit mit anderen Sprachen und Plattformen, einschließlich Excel, R, Matlab und Python Verwenden Sie das Deedle-Paket, um Zeitreihenprobleme zu lösen Führen Sie eine erweiterte Analyse mit minimalen Zeilen des Produktionsqualitätscodes durch Verstehen Sie, wie funktionale Programmierung für wissenschaftliche und Big-Data-Berechnungen geeignet ist Zugriff und Visualisierung von Daten mit F # Wenden Sie F # für maschinelles Lernen an Entdecken Sie Lösungen für Probleme in Bereichen wie Business Intelligence und Social Gaming Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Data Visualization: Creating Captivating Reports

21 hours
Overview
In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Fähigkeiten, Strategien, Werkzeuge und Ansätze zur Visualisierung und Berichterstattung von Daten für unterschiedliche Zielgruppen kennen Fallstudien werden ebenfalls analysiert und diskutiert, um zu veranschaulichen, wie Datenvisualisierungslösungen in der realen Welt angewendet werden, um aus Daten eine Bedeutung abzuleiten und entscheidende Fragen zu beantworten Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie Berichte mit faszinierenden Titeln, Untertiteln und Anmerkungen mit den am besten geeigneten Hervorhebungs-, Ausrichtungs- und Farbschemata für Lesbarkeit und Benutzerfreundlichkeit Entwerfen Sie Diagramme, die den Informationsbedürfnissen und -interessen der Zielgruppe entsprechen Wählen Sie die besten Diagrammtypen für ein bestimmtes Dataset (über Kreisdiagramme und Balkendiagramme hinaus) Identifizieren und analysieren Sie die wertvollsten und relevantesten Daten schnell und effizient Wählen Sie die besten Dateiformate aus, die in Berichten (Grafiken, Infografiken, Referenzen, GIFs usw) enthalten sein sollen Erstellen Sie effektive Layouts für die Anzeige von Zeitreihendaten, Teilwandlochbeziehungen, geografischen Mustern und verschachtelten Daten Verwenden Sie eine effektive Farbcodierung, um qualitative und textbasierte Daten wie Stimmungsanalyse, Zeitleisten, Kalender und Diagramme anzuzeigen Wenden Sie die am besten geeigneten Tools für den Job an (Excel, R, Tableau, Zuordnungsprogramme usw) Bereiten Sie Datensätze für die Visualisierung vor Publikum Datenanalytiker Geschäftsführer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

kdb+ and q: Analyze Time Series Data

21 hours
Overview
kdb + ist eine inmemory, spaltenorientierte Datenbank und q ist seine eingebaute, interpretierte vektorbasierte Sprache In kdb + sind Tabellen Spalten von Vektoren und q wird verwendet, um Operationen an den Tabellendaten auszuführen, als ob es eine Liste wäre kdb + und q werden häufig im Hochfrequenzhandel verwendet und sind bei den großen Finanzinstituten beliebt, einschließlich Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan usw In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man eine Zeitreihen-Datenanwendung mit kdb + und q erstellt Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie den Unterschied zwischen einer zeilenorientierten Datenbank und einer spaltenorientierten Datenbank Wählen Sie Daten aus, schreiben Sie Skripte und erstellen Sie Funktionen, um erweiterte Analysen durchzuführen Analysieren Sie Zeitreihendaten wie Bestands- und Warenaustauschdaten Verwenden Sie die Speicherfunktionen von kdb +, um große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu speichern, zu analysieren, zu verarbeiten und abzurufen Denken Sie an Funktionen und Daten auf einer höheren Ebene als die in Nichtvektorsprachen übliche Standardfunktion (Argumente) Entdecken Sie andere zeitsensitive Anwendungen für kdb +, einschließlich Energiehandel, Telekommunikation, Sensordaten, Protokolldaten und Maschinen- und Netzwerknutzungsüberwachung Publikum Entwickler Datenbankingenieure Datenwissenschaftler Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Embedding Projector: Visualizing Your Training Data

14 hours
Overview
Embedding Projector ist eine Open-Source-Webanwendung zur Visualisierung der Daten, die zum Trainieren von maschinellen Lernsystemen verwendet werden Erstellt von Google, ist es ein Teil von TensorFlow Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte hinter Embedding Projector vor und führt die Teilnehmer durch die Einrichtung eines Demo-Projekts Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erfahren Sie, wie Daten von maschinellen Lernmodellen interpretiert werden Navigieren Sie durch 3D- und 2D-Ansichten von Daten, um zu verstehen, wie ein maschineller Lernalgorithmus sie interpretiert Verstehen Sie die Konzepte hinter Embedding und ihre Rolle bei der Darstellung mathematischer Vektoren für Bilder, Wörter und Zahlen Erkunden Sie die Eigenschaften einer bestimmten Einbettung, um das Verhalten eines Modells zu verstehen Wenden Sie Embedding Project auf reale Anwendungsfälle an, wie zum Beispiel das Erstellen eines Song-Empfehlungssystems für Musikliebhaber Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

deck.gl: Visualizing Large-scale Geospatial Data

14 hours
Overview
Deckgl ist eine OpenSource-Bibliothek mit WebGL-Funktionen, mit der Datenbestände im Maßstab untersucht und visualisiert werden können Es wurde von Uber erstellt und ist besonders nützlich, um Erkenntnisse aus georäumlichen Datenquellen wie Daten auf Karten zu gewinnen Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte und Funktionen von deckgl vor und führt die Teilnehmer durch die Einrichtung eines Demonstrationsprojekts Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Nehmen Sie Daten aus sehr großen Sammlungen und wandeln Sie sie in überzeugenden visuellen Darstellungen um Visualisieren Sie Daten, die aus Transport- und reisebezogenen Anwendungsfällen wie Abhol- und Rückgabeerfahrungen, Netzwerkverkehr usw gesammelt wurden Wenden Sie Layering-Techniken auf Geodaten an, um Änderungen von Daten im Zeitverlauf darzustellen Integriere deckgl mit React (für reaktive Programmierung) und Mapbox GL (für Visualisierungen auf Mapbox-basierten Karten) Verstehen und erkunden Sie weitere Anwendungsfälle für deckgl, einschließlich der Visualisierung von Punkten, die aus einem 3D-Innenraum-Scan gewonnen wurden, und visualisieren Sie Maschinenlernmodelle, um deren Algorithmen zu optimieren Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Datameer for Data Analysts

14 hours
Overview
Datameer ist eine Business Intelligence- und Analyseplattform, die auf Hadoop basiert Enduser können große, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten auf einfache Weise abrufen, untersuchen und korrelieren In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Datameer die steile Lernkurve von Hadoop überwinden können, während sie die Einrichtung und Analyse einer Reihe großer Datenquellen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, kuratieren und interaktiv einen Unternehmensdatensee erkunden Greifen Sie auf Business-Intelligence-Data-Warehouses, Transaktionsdatenbanken und andere Analyseläden zu Verwenden Sie eine Tabellenbenutzeroberfläche, um End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu entwerfen Greifen Sie auf vorgefertigte Funktionen zu, um komplexe Datenbeziehungen zu untersuchen Verwenden Sie DragandDrop-Assistenten, um Daten zu visualisieren und Dashboards zu erstellen Verwenden Sie Tabellen, Diagramme, Grafiken und Karten, um Abfrageergebnisse zu analysieren Publikum Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Zeppelin for Interactive Data Analytics

14 hours
Overview
Apache Zeppelin ist ein webbasiertes Notebook zum Erfassen, Erkunden, Visualisieren und Teilen von Hadoop- und Spark-basierten Daten Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte hinter der interaktiven Datenanalyse vor und führt die Teilnehmer durch die Bereitstellung und Nutzung von Zeppelin in einer Singleuser- oder Multiuser-Umgebung Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Zeppelin Entwickeln, organisieren, ausführen und teilen Sie Daten in einer browserbasierten Oberfläche Visualisieren Sie Ergebnisse, ohne auf die Befehlszeilen- oder Clusterdetails Bezug zu nehmen Führen Sie lange Workflows aus und arbeiten Sie mit ihnen zusammen Arbeiten Sie mit einer Reihe von Sprach- / Datenverarbeitungsbackbacks für Plugins wie Scala (mit Apache Spark), Python (mit Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown und Shell Integrieren Sie Zeppelin mit Spark, Flink und Map Reduce Sichere Multiuser-Instanzen von Zeppelin mit Apache Shiro Publikum Dateningenieure Datenanalytiker Datenwissenschaftler Softwareentwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Magellan: Geospatial Analytics on Spark

14 hours
Overview
Magellan ist eine OpenSource-Engine für die verteilte Ausführung von geospatialen Analysen auf Big Data Es wurde auf Apache Spark implementiert und erweitert Spark SQL und bietet eine relationale Abstraktion für Geospatial Analytics Dieses instruierte Live-Training stellt die Konzepte und Ansätze für die Implementierung von Geospacial-Analysen vor und führt die Teilnehmer durch die Erstellung einer Anwendung zur Vorhersageanalyse mithilfe von Magellan on Spark Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Effizientes Abfragen, Analysieren und Verknüpfen von Geodatensätzen im Maßstab Implementieren Sie Geodaten in Business Intelligence- und Predictive Analytics-Anwendungen Verwenden Sie räumlichen Kontext, um die Funktionen von mobilen Geräten, Sensoren, Protokollen und Wearables zu erweitern Publikum Anwendungsentwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Dashbuilder for Engineers

7 hours
Overview
Dashbuilder ist eine Open-Source-Webanwendung zum visuellen Erstellen von Business-Dashboards und Berichten In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer Dashbuilder einzurichten, zu konfigurieren, zu integrieren und zu implementieren Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Extrahieren Sie Daten aus heterogenen Quellen wie JDBC-Datenbanken und Textdateien Verwenden Sie Connectors, um eine Verbindung zu Drittanbietersystemen und Plattformen wie jBPM herzustellen Konfigurieren Sie Rollen, Berechtigungen und Zugriffssteuerungen für Benutzer Stellen Sie Dashbuilder in einer Live-Produktionsumgebung bereit Publikum Entwickler IT- und Systemarchitekten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Dashbuilder for Business Users

14 hours
Overview
Dashbuilder ist eine Open-Source-Webanwendung zum visuellen Erstellen von Business-Dashboards und Berichten In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, Dashboards und Berichte mithilfe von Dashbuilder zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Visuelle Konfiguration und Personalisierung von Dashboards mittels Draganddrop Erstellen Sie verschiedene Arten von Visualisierungen mithilfe von Diagrammbibliotheken Definieren Sie interaktive Berichtstabellen Erstellen und Bearbeiten von Inline-KPIs (Key Performance Indicators) Passen Sie das Erscheinungsbild metrischer Displays an Publikum Manager Analysten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

JasperReports

14 hours
Overview
JasperReports ist eine OpenSource-Berichtsbibliothek, die in jede Java-Anwendung eingebettet werden kann JasperReports Server ist eine Java EE-Webanwendung mit erweiterten Berichtsfunktionen, einschließlich Zeitplan und Berechtigungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer Geschäftsdaten anzuzeigen und mit ihnen zu interagieren sowie Berichte und Dashboards zu erstellen und zu entwerfen, die auf Smartphones und Tablets angezeigt werden können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Richten Sie ein JasperSoft ETL-Projekt ein und konfigurieren Sie es Entwerfen und führen Sie einen ETL-Job aus Verwenden Sie iReport, um Diagramme, Bilder, Unterberichte und Kreuztabellen zu erstellen Publikum BI-Analysten ETL-Entwickler Datenbankprofis Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

ECharts

14 hours
Overview
eCharts ist eine kostenlose JavaScript-Bibliothek für die interaktive Charting und Datenvisualisierung In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die grundlegenden Funktionen von ECharts kennen, während sie den Prozess der Erstellung und Konfiguration von Diagrammen mithilfe von ECharts durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von ECharts Erkunden und nutzen Sie die verschiedenen Funktionen und Konfigurationsoptionen in ECharts Erstellen Sie ihre eigenen einfachen, interaktiven und reaktionsschnellen Diagramme mit ECharts Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Tableau for Developers

21 hours
Overview
Tableau ist eine Business Intelligence- und Datenvisualisierungssoftware Tableau bietet eine breite Palette an Entwicklertools und APIs für die Integration, Anpassung, Automatisierung und Erweiterung von Tableau-Funktionen für unternehmensspezifische Anforderungen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Möglichkeiten von Tableau auf die spezifischen Anforderungen ihrer Organisation ausweiten können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und Konfigurieren von Tableau (Desktop, Server, Online) Verstehen Sie die Grundlagen der Entwicklung mit Tableau Erstellen und veröffentlichen Sie Datenvisualisierungen und Interaktionen mit Tableau Verwenden Sie Tableaus Entwicklertools und APIs, um die Funktionen von Tableau für ihre Organisation anzupassen und zu erweitern Publikum Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Excel For Statistical Data Analysis

14 hours
Overview
Publikum Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Absolventen und Studenten und alle, die daran interessiert sind, statistische Analysen in Microsoft Excel zu erleichtern Kursziele Dieser Kurs wird dazu beitragen, Ihre Vertrautheit mit Excel und Statistiken zu verbessern und als Ergebnis die Effektivität und Effizienz Ihrer Arbeit oder Forschung zu erhöhen In diesem Kurs wird beschrieben, wie Sie das Analysis ToolPack in Microsoft Excel, statistische Funktionen und grundlegende statistische Verfahren verwenden Es wird erläutert, welche Excel-Beschränkungen gelten und wie sie überwunden werden können .

Data Analysis with SQL, Python and Spotfire

14 hours
Overview
In this instructor-led, live training, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Zukünftige Data Analysis Kurse

A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

2019-06-10 09:30:00
Basel
Fernkurs
6250EUR
 Schulungsraum
7200EUR
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A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

2019-07-29 09:30:00
Zürich
Fernkurs
6250EUR
 Schulungsraum
7200EUR
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A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

2019-08-19 09:30:00
Basel
Fernkurs
6250EUR
 Schulungsraum
7200EUR
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A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

2019-10-28 09:30:00
Zürich
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7200EUR
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A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data

2019-10-28 09:30:00
Basel
Fernkurs
6250EUR
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7200EUR
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Interledger: Route Payments across Different Blockchains

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Data Science: Analysis and Presentation

Di, 2019-07-30 09:30
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