ビジネス・インテリジェンスのトレーニングコース | Business Intelligenceのトレーニングコース

ビジネス・インテリジェンスのトレーニングコース

オンラインまたはオンサイトのインストラクター主導のライブビジネス・インテリジェンス(BI)トレーニングコースでは、実践的な演習を通じて、組織内でBIを理解、計画、および実装する方法を示します。

BIトレーニングは、「オンラインライブトレーニング」または「オンサイトライブトレーニング」として利用できます。オンラインライブトレーニング(別名「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で行われます。現地でのライブトレーニングは、日本のお客様のオフィスまたは日本のNobleProg提携の企業トレーニングセンターにて実施が可能です。

NobleProg - 現地のトレーニングプロバイダー

お客様の声

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ビジネス・インテリジェンスコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers and system administrators who wish to learn and use Sisense for big data manipulation and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn the fundamental concepts of Sisense and how it works.
- Create a Sisense dashboard to visualize big data and execute data-driven business decisions.
- Merge and manage data from multiple sources.
- Utilize Sisense for quick data manipulation and visualization.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to learn how to use each tool in the developer tool palette in Alteryx Designer.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
7 時間
Microsoft Excelは、世界で最も人気のあるビジネス分析、レポート、および戦略ソフトウェアです。 Power BIは、ビジネスの運用レベルでデータを視覚化するビジネスインテリジェンスツールです。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Excelでデータを準備し、それをPower BI視覚化する手法を学びたいデータアナリストを対象としています。

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。

- データ分析の原理、データ分析の目的、およびデータ分析のアプローチを理解します。
- 複雑な計算には、 Power BIでDAX数式を使用します。
- 特定の分析ケースの視覚化とチャートを作成して使用します。
- Power Viewでインポートして、 ExcelベースのPower BIから独立したPower BIに移行しExcel 。

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。
14 時間
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
35 時間
Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how business is conducted in many industries, including government. Government data generation and digital archiving rates are on the rise due to the rapid growth of mobile devices and applications, smart sensors and devices, cloud computing solutions, and citizen-facing portals. As digital information expands and becomes more complex, information management, processing, storage, security, and disposition become more complex as well. New capture, search, discovery, and analysis tools are helping organizations gain insights from their unstructured data. The government market is at a tipping point, realizing that information is a strategic asset, and government needs to protect, leverage, and analyze both structured and unstructured information to better serve and meet mission requirements. As government leaders strive to evolve data-driven organizations to successfully accomplish mission, they are laying the groundwork to correlate dependencies across events, people, processes, and information.

High-value government solutions will be created from a mashup of the most disruptive technologies:

- Mobile devices and applications
- Cloud services
- Social business technologies and networking
- Big Data and analytics

IDC predicts that by 2020, the IT industry will reach $5 trillion, approximately $1.7 trillion larger than today, and that 80% of the industry's growth will be driven by these 3rd Platform technologies. In the long term, these technologies will be key tools for dealing with the complexity of increased digital information. Big Data is one of the intelligent industry solutions and allows government to make better decisions by taking action based on patterns revealed by analyzing large volumes of data — related and unrelated, structured and unstructured.

But accomplishing these feats takes far more than simply accumulating massive quantities of data.“Making sense of thesevolumes of Big Datarequires cutting-edge tools and technologies that can analyze and extract useful knowledge from vast and diverse streams of information,” Tom Kalil and Fen Zhao of the White House Office of Science and Technology Policy wrote in a post on the OSTP Blog.

The White House took a step toward helping agencies find these technologies when it established the National Big Data Research and Development Initiative in 2012. The initiative included more than $200 million to make the most of the explosion of Big Data and the tools needed to analyze it.

The challenges that Big Data poses are nearly as daunting as its promise is encouraging. Storing data efficiently is one of these challenges. As always, budgets are tight, so agencies must minimize the per-megabyte price of storage and keep the data within easy access so that users can get it when they want it and how they need it. Backing up massive quantities of data heightens the challenge.

Analyzing the data effectively is another major challenge. Many agencies employ commercial tools that enable them to sift through the mountains of data, spotting trends that can help them operate more efficiently. (A recent study by MeriTalk found that federal IT executives think Big Data could help agencies save more than $500 billion while also fulfilling mission objectives.).

Custom-developed Big Data tools also are allowing agencies to address the need to analyze their data. For example, the Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group has made its Piranha data analytics system available to other agencies. The system has helped medical researchers find a link that can alert doctors to aortic aneurysms before they strike. It’s also used for more mundane tasks, such as sifting through résumés to connect job candidates with hiring managers.
35 時間
概要

Communicationのサービスプロバイダー(CSP)は、コストを削減し、ユーザーごとに平均収入(ARPU)を最大化するための圧力に直面しており、優れた顧客体験を確保していますが、データの量は増え続けています。 グローバルモバイルデータトラフィックは、2016年までに78%の統合年間成長率(CAGR)で成長し、月間で10.8 exabytesに達する。

一方、CSPは、通話詳細記録(CDR)、ネットワークデータ、顧客データなど、大量のデータを生成しています。 これらのデータを完全に利用する企業は、競争の限界を獲得します。 エコノミスト・インテリジェンス・ユニット(The Economist Intelligence Unit)の最近の調査によると、データベースの意思決定を利用する企業は生産性の5~6%増加を享受している。 しかし、企業の53パーセントが価値のあるデータの半分しか利用できず、回答者の4分の1は、有用なデータの膨大な量が失われていることに気づいた。 データの量は非常に高く、手動分析は不可能であり、ほとんどの遺産ソフトウェアシステムは保存することができず、貴重なデータが無視または無視されるようになります。

Big Data & アナリティクス’ 高速、スケール可能なビッグデータソフトウェアで、CSPはより短時間でより良い意思決定のためにすべてのデータを採掘することができます。 さまざまな製品やテクニックは、ビッグデータからの洞察を収集、準備、分析、プレゼンするための最終的なソフトウェアプラットフォームを提供します。 アプリケーション分野には、ネットワークパフォーマンスモニタリング、詐欺検出、クライアントクルーン検出、クレジットリスク分析が含まれています。 Big Data & アナリティクス製品のスケールは、データのテラビットを処理するが、そのようなツールの実装には、新しいタイプのクラウドベースのデータベースシステムを必要とする(例えば、 Hadoop または大規模なスケールのパラレルコンピューティングプロセッサ(KPUなど)。

このコースは、生産性の向上と新しいビジネス収入の流れを開くためにCSPが投資しているすべての新興分野をカバーしています。 このコースは、Telcoにおける Big Data BI の完全な 360 度の概要を提供するので、意思決定者やマネージャーは、生産性と収益を得るためにTelcoにおける Big Data BI の可能性について非常に幅広く、包括的な概要を得ることができます。

コース目標

コースの主な目的は、4つのセクターで新しいビジネスインテリジェンステクニックを導入することです Telecom Business (Marketing/販売、ネットワーク運営、金融運営および顧客関係 Management)。 学生は以下に導入されます:

導入 Big Data-what is 4Vs (volume, velocity, variety and veracity) in Big Data- テルコの視点から生成、抽出、管理 アナリティクスは遺産データアナリティクスとはどのように異なりますか? 内部の正当化 Big Data -Telcoの視点 エコシステムへの導入 すべてのツールの知り合い Hive, 豚, SPARC –いつ、どのようにそれらが問題を解決するために使用されるか Big Data アナリティクスツールを分析するためにどのように Big Data を抽出するか Business Analysis’s は統合された Hadoop ダッシュボードアプローチを通じてデータの収集および分析の痛み点を減らすことができます。 インサイグアナリティクス、ビジュアルアナリティクス、予測アナリティクスの基本的な導入 Telco クライアントチャーン分析と Big Data-how Big Data分析は、テルコケース研究におけるクライアントチャーンと顧客不満を減らすことができます。 ネットワーク失敗およびサービス失敗分析 ネットワークメタデータおよびIPDR 財務分析詐欺、詐欺および売上および運用データからのROIの推定 顧客買収問題 - ターゲットマーケティング、顧客セグメンテーション、販売データからのクロスセールス すべての Big Data 分析製品の導入と概要とそれらがテルコ分析スペースに適している場所 結論 - あなたの組織に導入するためのステップ・ステップアプローチを取る方法 Big Data Business Intelligence

ターゲット観客

ネットワーク運営、金融マネージャー、CRMマネージャー、テルコCIO事務所のトップITマネージャー。 【テレコのアナリスト】 CFOオフィスマネージャー/アナリスト 運用マネージャー Qマネージャー
35 時間
技術の進歩と情報量の増加は、法執行の実施方法を変えています。課題Big Dataもたらすは同じくらい手ごわいあるBig Dataの約束。データを効率的に保存することは、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。

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、 Big Dataテクノロジーにアプローチするための考え方を学び、既存のプロセスとポリシーへの影響を評価し、犯罪行為を特定して犯罪を防止する目的でこれらのテクノロジーを実装します。世界中の法執行機関のケーススタディを調査し、採用アプローチ、課題、結果に関する洞察を獲得します。

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。

- Big Dataテクノロジーと従来のデータ収集プロセスを組み合わせて、調査中にストーリーをまとめる
- データ分析用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する
- 犯罪捜査へのデータ駆動型アプローチを可能にするための最も適切なツールとプロセスの採用に関する提案を準備する

聴衆

- 技術的背景を持つ法執行機関のスペシャリスト

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
28 時間
PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)は、データ統合、レポート作成、ダッシュボード、およびロード機能を提供するビジネスインテリジェンスパッケージです。

この講師主導のライブトレーニングでは、 PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)の機能を最大限に活用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。

- PentahoオープンソースBIスイートコミュニティエディション(CE)のインストールと設定
- Pentaho CEツールの基本とその機能を理解する
- Pentaho CEを使ってレポートを作成する
- Pentaho CEにサードパーティのデータを統合する
- Pentaho CEでビッグデータとアナリティクスをPentaho

観客

- プログラマー
- BI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

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。
14 時間
SSAS (sql server Analysis Services) は、複数のデータベース、テーブル、またはファイルにまたがるデータを分析するための Microsoft sql server トランザクション処理 (OLAP) およびデータマイニングツールです。SSAS によって提供されるセマンティックデータモデルは、Power BI、Excel、レポートサービス、およびその他のデータ視覚化ツールなどのクライアントアプリケーションで使用されます。

このインストラクター主導のライブトレーニング (オンサイトまたはリモート) では、SSAS を使用してデータベースやデータウェアハウスの大量のデータを分析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:

- SSAS
のインストールと構成 - SSAS、SSIS、および SSRS
の関係を理解する - 多次元データモデリングを適用して、データ
からビジネスインサイトを抽出する - デザイン OLAP (オンライン分析処理) キューブ
- MDX (多次元式) クエリ言語
を使用した多次元データのクエリと操作 - SSAS
を使用した実世界 BI ソリューションの導入

観客

- BI (ビジネスインテリジェンス) の専門家
- データアナリスト
- データベースとデータウェアハウスの専門家

< br/> コースの 形式

- インタラクティブ講演・討論
- 多くの練習と実践
ライブラボ環境での - ハンズオン実装

コースカスタマイズオプション

- このトレーニングは、最新バージョンの Microsoft SQL server および SSAS に基づいています。
- 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 時間
インタラクティブダッシュボードを作成するためのデータの取得と変換の方法を学ぶ

Power BIは最も一般的なData Visualizationツールの1つであり、 Business Intelligenceツールです。 Power BIは、さまざまなソースからデータを取得し、データを変換し、美しいレポートを作成するために使用されるデータコネクター、アプリ、およびソフトウェアサービスのコレクションです。

Power BIでは、モバイル、タブレットなどを使用してそれらにアクセスできるように、組織に公開することもできます。このPower BIチュートリアルでは、複数のデータソースと接続するためのステップバイステップのアプローチ、データ変換、および作成について説明します。チャート、表、マトリックス、地図などのレポート
7 時間
IRIS はエンタープライズ コンテンツ Management (ECM) システムです。IRIS を使用すると、ユーザーはドキュメントの分類とデータキャプチャを自動化できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、IRISを使用して会社のコンテンツを最適化および更新したいコンテンツ管理者を対象としています。

このトレーニングを終了すると、参加者は次の情報を受講できるようになります。

- IRISXtract を使用してビジネス レポートを改善します。
- IRISPowerscan を使用して、ドキュメントを自動的にファイルします。
- ソリューション パッケージを使用して、発注書、買掛金勘定の処理、電子メール抽出の自動化などを行います。

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。
- たくさんのエクササイズと練習。
- 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。
14 時間
Qlik Sense は、データを分析および表示するためのクラウドベースのデータ分析ソフトウェアです。 Qlik Sense を使用すると、ユーザーはさまざまなデータソースに接続し、高度な視覚化を作成することによって影響力のある洞察を得ることができます。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、Qlik Senseでアソシエティブモデルを開発したいデータアナリストやウェブ開発者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

Qlik Sense をデータ科学に適用します。 Qlik Sense インターフェイスを使用してナビゲートします。 AIインタラクションでデータ文学労働力を構築する。 Qlik Sense を使用してデータベースのビジネスを作成します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
QlikViewは、組織に自己サービスビジネスインテリジェンスを提供するプラットフォームです。 QlikView's クリーン、シンプル、シンプルなインターフェイスは、ユーザーが簡単にデータを分析し、データ発見を使用して意思決定をサポートすることができます。

このインストラクター指導、ライブトレーニングでは、参加者は開発を始める方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール QlikView さまざまな情報源からデータを変換する QlikView スクリプト データモデルを構築する QlikView

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
QlikViewは、組織に自己サービスビジネスインテリジェンスを提供するプラットフォームです。 QlikView's クリーン、シンプル、シンプルなインターフェイスは、ユーザーが簡単にデータを分析し、データ発見を使用して意思決定をサポートすることができます。

このインストラクター指導、ライブトレーニングでは、参加者は開発を始める方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール QlikView さまざまな情報源からデータを変換する QlikView スクリプト データモデルを構築する QlikView

コースの形式

部分講義、部分議論、練習、重い実践

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
14 時間
トレーニングは、MS SQL Server 2008 に基づくデータストレージ環境を作成する基本に専念しています。

コース参加者は、MS SQL Server 2008 で動作するデータストレージの設計と構築のための基礎を取得します。

シンプルなETLプロセスを構築する方法の知識を得る SSIS に基づいてデータキューブを設計し、実装する SSAS を使用します。

参加者は、OLAP データベースを管理することができます:作成および OLAP データベースを削除します オンラインでパーティションの変更を処理します。

参加者はスクリプトの知識を取得します XML / A と MDX。
14 時間
Tableauは、人々がデータを見て理解するのを助けます。
14 時間
Tableauは、人々がデータを見て理解するのを助けます。
14 時間
Tableau は、ユーザーがデータを参照および理解するのに役立ちます。
14 時間
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 時間
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 時間
これはTableauユーザーの初心者コースです。これは、データを操作しようとしている人を対象としており、 Tableau主な機能を使用するのに役立つように設計されています。

コース中にあなたができるようになります:

- あなたのデータに接続します。
- データソースを編集して保存します。
- Tableau用語を理解します。
- Tableauインターフェイス/パラダイムを使用して効果的に強力なビジュアライゼーションを作成してください。
- 基本的な算術計算、カスタム集計と比率、日付計算、クイックテーブル計算などの基本的な計算を作成します。
- 以下の視覚化タイプを使用してデータを表します。

- クロスタブ
- 地理マップ
- ヒートマップ
- ツリーマップ
- 円グラフと棒グラフ
- 異なるマークタイプの2軸チャートと複合チャート
- ハイライトテーブル
- 散布図

- 視覚化を共有するためのダッシュボードを作成します。
14 時間
Tableau は、人々がデータを見て理解するのに役立ちます。
14 時間
Rは統計コンピューティングのためのプログラミング言語とソフトウェア環境です。 R と [0 で、ユーザーは効果的なデータ分析のために R の分析機能を [0 で実装することができます。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、Rでプログラムしたいデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

実施 Tableau アナリティクス R. データ処理を自動化するために Tableau の R アルゴリズムを呼びます。 構造とR機能を視覚化する Tableau. ビジネス活動のためのデータベースの決定を行います。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
28 時間
Tableauはビジネスインテリジェンスとデータビジュアル化ソフトウェアです。 Tableau 開発者ツールとAPIの幅広い範囲を提供し、組織特定のニーズのための機能の統合、カスタマイズ、自動化、拡張。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データアナリストやデータ科学者がデータを検索し、分析し、視覚化することを望んでいます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

あなたのデータに接続します。 データ源を編集して保存します。 定義を理解する(0) Tableau インターフェイス / パラダイムを使用して、効果的に強力なビジュアル化を作成します。 アリシメティック計算、カスタマイズされた合計と比率、日付数学、テーブル計算を含む計算を作成します。 さまざまな視覚タイプを使用してデータを表示します。 ダッシュボードを作成して、ビジュアルを共有します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
28 時間
Tableauサーバーは、企業規模のビジネスインテリジェンスとデータビジュアル化プラットフォームです。 それは、ユーザーが分析し、ビジネスの価値のある洞察を得るために、大量のデータに関するレポートやビジュアルを生成することを可能にします。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、サーバーをインストールおよび管理したいシステム管理者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストールと設定 Tableau サーバー。 ユーザー、役割、許可を設定してチームを立ち上げ、実行します。 Access さまざまなデータソース、コンテンツ管理およびユーザーによるコンテンツへのアクセス。 監視とログ管理を含む自動管理課題。 (1)サーバーをクラスターに配置する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Tableau Prep Builder は、分析のためのデータを組み合わせ、形作り、清掃するためのソフトウェアアプリケーションです。 それは、さまざまなソースからデータを抽出し、それを変換し、その後、分析のためにデータを出すことができます。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データを準備し、形式化することを望むデータアナリストに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール Tableau Prep. 仕事の流れを理解し、実施する。 さまざまな情報源、例えば Excel とデータベースからデータを読む。 デスクトップにおける分析のためのデータの準備、形式およびサンプル。 データを調べ、確認する。 編集・編集・編集・編集・編集・編集

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
Pentaho データ統合は、ジョブとデータ変換を定義するためのオープンソースのデータ統合ツールです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Pentaho データ統合 & #39 を使用する方法について説明します。強力な ETL 機能とリッチ・ GUI により、ビッグ・データのライフサイクル全体を管理し、データの価値を組織に最大化します。

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:

- ステップとホップを含む基本的なデータ変換を作成、プレビュー、および実行する
- Pentaho エンタープライズリポジトリの構成とセキュリティ保護
- は、データの異なるソースをハーネス化し、アナリティクス対応の形式で単一の統合バージョンの真理を生成します。
- は、さらなる処理のために第3部のアプリケーションに結果を提供する

観客

- データアナリスト
- ETL の開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
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

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