Alteryx for Developers Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Alteryx til å forberede data for visualisering og analyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forbered data med Alteryx for å visualisere senere.
• Utfør ETL-operasjoner med null kode.
• Utnytt Alteryx for å forbedre forretningsintelligens og forretningsanalyse.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere som ønsker å bruke Alteryx for databehandling og datavisualisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utnytt Alteryx for å forbedre forretningsintelligens og forretningsanalyse.
• Utfør ETL-operasjoner med null kode.
• Visualiser data med en dataanalytisk suite, for eksempel Excel.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å lære å bruke hvert verktøy i utviklerverktøypaletten i Alteryx Designer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke og konfigurere alle verktøyene i utviklerfanen.
• Design effektive arbeidsflyter i Alteryx ved å bruke dynamiske, validerings- og testverktøy.
• Lær hvordan du bruker API-verktøy for å laste ned og analysere nettdata.
• Bruk Alteryx-skriptverktøy, inkludert Python og R.

Utdanning er dedikert til grunnleggerne for å skape en datalagringsmiljø basert på MS SQL Server 2008.

Kursdeltakeren får grunnlaget for utformingen og byggingen av en datalagring som kjører på MS SQL Server 2008.

Få kunnskap om hvordan du bygger en enkel ETL-prosess basert på SSIS og deretter designe og implementere en datakube ved hjelp av SSAS.

Deltakeren vil kunne administrere OLAP-databasen: opprette og slette OLAP-databasen Behandle en partisjonsendringer på nettet.

Deltakeren vil få kunnskap om skripting XML / A og MDX.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere eller alle som ønsker å bruke AWS QuickSight dataanalyse og visualisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende begrepene til AWS QuickSight.
• Bruk AWS QuickSight til å lage dataanalyse, rapporter og innsikt.
• Bruk AWS til å skape relasjoner mellom data for forbedret analyse.
• Lær ulike typer visualiseringer for å forstå data.

Fremskritt innen teknologi og den økende informasjonsmengden endrer hvordan virksomheten drives i mange bransjer, inkludert myndigheter. Gostatens datagenerering og digital arkivering øker på grunn av den raske veksten av mobile enheter og applikasjoner, smarte sensorer og enheter, cloud computing-løsninger og innbyggervendte portaler. Etter hvert som digital informasjon utvides og blir mer kompleks, blir informasjonshåndtering, prosessering, lagring, sikkerhet og disponering også mer kompleks. Nye verktøy for fangst, søk, oppdagelse og analyse hjelper organisasjoner med å få innsikt fra deres ustrukturerte data. Det offentlige markedet er på et vippepunkt, og innser at informasjon er en strategisk ressurs, og myndighetene må beskytte, utnytte og analysere både strukturert og ustrukturert informasjon for å bedre tjene og møte oppdragskravene. Ettersom regjeringsledere streber etter å utvikle datadrevne organisasjoner for å lykkes med oppdraget, legger de grunnlaget for å korrelere avhengigheter på tvers av hendelser, mennesker, prosesser og informasjon.

Offentlige løsninger av høy verdi vil bli laget fra en blanding av de mest forstyrrende teknologiene:

Mobile enheter og applikasjoner Skytjenester Sosiale forretningsteknologier og nettverk Big Data og analyser

IDC spår at innen 2020 vil IT-industrien nå 5 billioner dollar, omtrent 1,7 billioner dollar større enn i dag, og at 80 % av industriens vekst vil bli drevet av disse 3. plattformteknologiene. På lang sikt vil disse teknologiene være sentrale verktøy for å håndtere kompleksiteten i økt digital informasjon. Big Data er en av de intelligente bransjeløsningene og lar myndigheter ta bedre beslutninger ved å iverksette tiltak basert på mønstre avslørt ved å analysere store datamengder – relatert og urelatert, strukturert og ustrukturert.

Men å oppnå disse bragdene krever langt mer enn bare å samle enorme mengder data. «Å gi mening om disse volumene av Big Data krever banebrytende verktøy og teknologier som kan analysere og trekke ut nyttig kunnskap fra enorme og mangfoldige informasjonsstrømmer,» og Tom Kalil og Fen Zhao fra Det hvite hus Office of Science and Technology Policy skrev i et innlegg på OSTP-bloggen.

Det hvite hus tok et skritt mot å hjelpe byråer med å finne disse teknologiene da det etablerte National Big Data Research and Development Initiative i 2012. Initiativet inkluderte mer enn $200 millioner for å få mest mulig ut av eksplosjonen av Big Data og verktøyene som trengs for å analysere det.

Utfordringene som Big Data utgjør er nesten like skremmende som løftet er oppmuntrende. Å lagre data effektivt er en av disse utfordringene. Som alltid er budsjettene stramme, så byråer må minimere lagringsprisen per megabyte og holde dataene lett tilgjengelige slik at brukerne kan få det når de vil ha det og hvordan de trenger det. Sikkerhetskopiering av enorme mengder data øker utfordringen.

Å analysere dataene effektivt er en annen stor utfordring. Mange byråer bruker kommersielle verktøy som gjør dem i stand til å sile gjennom fjellene av data, og oppdage trender som kan hjelpe dem å operere mer effektivt. (En fersk studie av MeriTalk fant at føderale IT-ledere tror Big Data kan hjelpe byråer med å spare mer enn 500 milliarder dollar samtidig som de oppfyller oppdragsmålene.).

Spesialutviklede Big Data-verktøy lar også byråer dekke behovet for å analysere dataene deres. For eksempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalysesystem tilgjengelig for andre byråer. Systemet har hjulpet medisinske forskere med å finne en kobling som kan varsle leger om aortaaneurismer før de slår til. Den brukes også til mer hverdagslige oppgaver, for eksempel å søke gjennom CV-er for å koble jobbkandidater med ansettelsesledere.

Oversikt

Communications tjenesteleverandører (CSP) står overfor press for å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de sikrer en utmerket kundeopplevelse, men datavolumene fortsetter å vokse. Globalt mobildatatrafikk vil vokse ved en kombineret årlig vekstrate (CAGR) på 78 prosent i 2016, opp til 10,8 exabytes per måned.

I mellomtiden genererer CSPs store volumer av data, inkludert call detail records (CDR), nettverksdata og kundedata. Selskaper som fullstendig utnytter disse dataene får en konkurransedyktig edge. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, nyter selskaper som bruker data-drevet beslutningstaking en 5-6% økning i produktivitet. Likevel bruker 53% av selskapene bare halvparten av sine verdifulle data, og en fjerdedel av respondentene noterte at enorme mengder nyttige data går uoppnådd. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legacy programvare systemer kan’t holde opp, noe som resulterer i verdifulle data blir bortskaffet eller ignorert.

Med Big Data & Analytics’ høyhastighets, skalerbare big data programvare, kan CSPs gruve alle dataene sine for bedre beslutningstaking i mindre tid. Forskjellige Big Data produkter og teknikker gir en end-to-end programvare plattform for å samle inn, forberede, analysere og presentere innsikt fra store data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonskontroll, svindeldeteksjon, kundekrondeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics produkter skala for å håndtere terabytes av data, men implementering av slike verktøy krever ny type cloud-basert databasesystem som Hadoop eller massiv skala parallell databehandler (KPU etc.)

Dette kurset arbeider på Big Data BI for Telco dekker alle de nye nye områdene der CSP investerer for produktivitet og åpner opp nye virksomhetsinntektsstrømmer. Kurset vil gi en komplett 360-graders oversikt over Big Data BI i Telco slik at beslutningstakere og ledere kan ha en svært bred og omfattende oversikt over mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntekt.

Kursets mål

Hovedformålet med kurset er å introdusere nye Big Data forretningsintelligence teknikker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation og Customer Relation Management). Studentene vil bli introdusert til å følge:

• Introduksjon til Big Data-hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data- Generasjon, ekstraksjon og ledelse fra Telco perspektiv
• Hvordan Big Data analytiker skiller seg fra arvdata analytiker
• In-house begrunnelse av Big Data -Telco perspektiv
• Introduksjon til Hadoop Ecosystem- kjent med alle Hadoop verktøy som Hive, Pig, SPARC – når og hvordan de brukes til å løse Big Data problem
• Hvordan Big Data er utvunnet til analyse for analyse verktøy-hvor Business Analysis’s kan redusere deres smertepunkter av innsamling og analyse av data gjennom integrert Hadoop dashboard tilnærming
• Basisk introduksjon av Insight-analyse, visualisering-analyse og forutsigbar analyse for Telco
• Customer Churn analytics og Big Data-how Big Data analytics kan redusere kundens churn og kundetilfredshet i Telco-casestudier
• Nettverksfeil og servicefeil analyser fra nettverksmetadata og IPDR
• Finansiell analyse - svindel, vasking og ROI-oppskatting fra salgs- og driftsdata
• Kunder oppkjøp problem-Target markedsføring, kundesegmentering og cross-sales fra salgsdata
• Introduksjon og sammendrag av alle Big Data analytiske produkter og hvor de passer inn i Telco analytisk plass
• Konklusjon - hvordan å ta steg for steg tilnærming til å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Target publikum

• Nettverksoperasjoner, finansielle ledere, CRM-ledere og topp IT-ledere i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytikere i Telco
• CFO kontor ledere/analytikere
• Operasjonelle ledere
• QA ledere

Fremskritt innen teknologier og den økende mengden informasjon transformerer hvordan rettshåndhevelse gjennomføres. Utfordringene Big Data utgjør er nesten like avskrekkende som Big Data løfte. Lagring av data er en av disse utfordringene; effektiv analyse av det er en annen.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære tankegangen til å tilnærme seg Big Data teknologier, vurdere deres innvirkning på eksisterende prosesser og policyer og implementere disse teknologiene med det formål å identifisere kriminell aktivitet og forhindre kriminalitet. Casestudier fra rettshåndhevelsesorganisasjoner rundt om i verden vil bli undersøkt for å få innsikt i deres adopsjonstilnærminger, utfordringer og resultater.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Kombiner Big Data teknologi med tradisjonelle datainnsamlingsprosesser for å fortelle en historie under en undersøkelse
• Implementere industrielle store datalagrings- og behandlingsløsninger for dataanalyse
• Utarbeide et forslag for adopsjon av de mest adekvate verktøy og prosesser for å muliggjøre en datadrevet tilnærming til kriminell etterforskning

Publikum

• Spesialister innen rettshåndhevelse med teknisk bakgrunn

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot data- og forretningsanalytikere på middels nivå som ønsker å bruke BIRT for å effektivt lage og distribuere business intelligence-rapporter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i BIRT-rammeverket.
• Design og lag informative, dynamiske rapporter ved hjelp av BIRT Report Designer.
• Bruk BIRTs skriptfunksjoner for å legge til forretningslogikk i rapporter.
• Optimaliser og distribuer BIRT-rapporter i webapplikasjoner og frittstående applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-nivå forretningsanalytikere og dataanalytikere som ønsker å tilegne seg viktige ferdigheter i å bruke SAP BusinessObjects BI til å transformere rådata til meningsfull innsikt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Naviger og bruk SAP BusinessObjects BI-grensesnittet. Lag og tilpass forretningsrapporter og dashbord. Utfør ad-hoc analyse ved hjelp av ulike BI-verktøy. Bruk avanserte funksjoner for dyptgående datautforskning.

Datameer er en forretningsintelligens og analyseplattform bygget på Hadoop. Den lar sluttbrukere få tilgang til, utforske og korrelere store, strukturerte, semi-strukturerte og ustrukturerte data på en brukervennlig måte.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Datameer for å overvinne Hadoops bratte læringskurve mens de går gjennom oppsettet og analysen av en rekke store datakilder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Opprett, kurater og utforsk interaktivt en bedriftsdatainnsjø Access business intelligence datavarehus, transaksjonsdatabaser og andre analytiske lagre. Bruk et regnearkbrukergrensesnitt for å designe ende-til-ende databehandlingspipelines Access forhåndsbygde funksjoner for å utforske komplekse datarelasjoner Bruk dra-og-slipp-veivisere til å visualisere data og lage dashbord Bruk tabeller, diagrammer, grafer og kart til å analysere søkeresultater

Publikum

Dataanalytikere

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot bedriftsanalytikere og dataanalytikere på nybegynnernivå som ønsker å utnytte Oracle BI til å trekke ut verdifull innsikt fra dataene deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Naviger og bruk Oracle BI-grensesnittet effektivt. Lag og tilpass rapporter og dashboards skreddersydd for bedriftens behov. Gjennomføre ad-hoc analyser ved hjelp av ulike BI-verktøy. Bruk avanserte funksjoner for omfattende datautforskning.

Lær hvordan du skaffer og transformerer data for å klargjøre interaktive dashboards

Power BI er et av de mest populære Data Visualization , og et Business Intelligence Tool. Power BI er en samling av datakontakter, apper og programvaretjenester, som brukes til å hente data fra forskjellige kilder, transformere data og produsere vakre rapporter.

Power BI lar deg også publisere dem for organisasjonen din, slik at du kan få tilgang til dem ved hjelp av mobiler, nettbrett osv. I denne Power BI veiledningen vil vi vise deg trinnvis tilnærming for å koble til flere datakilder, datatransformasjoner og opprette rapporter som diagrammer, tabeller, matrise, kart osv

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) er en pakke med forretningsintelligens som gir dataintegrering, rapportering, dashboards og lastegenskaper.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære å maksimere funksjonene i Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Forstå det grunnleggende i Pentaho CE-verktøy og deres funksjoner
• Bygg rapporter ved å bruke Pentaho CE
• Integrer tredjepartsdata i Pentaho CE
• Arbeid med big data og analyse i Pentaho CE

Publikum

• programmerere
• BI-utviklere

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merk

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere og webutviklere som ønsker å utvikle assosiative modeller i Qlik Sense.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Qlik Sense i datavitenskap.
• Bruk og naviger i Qlik Sense-grensesnittet.
• Bygg en datakyndig arbeidsstyrke med AI-interaksjon.
• Lag en datadrevet virksomhet med Qlik Sense.