Power BI の Python を使用したデータ分析は、強力なビジネス インテリジェンスおよびデータ視覚化ツールである Microsoft Power BI 内で Python プログラミング言語を使用する実践です。このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、Power BI 内で Python のデータ分析機能を活用して、データを効果的に分析および視覚化する能力を強化したい専門家レベルのデータ アナリストを対象としています。このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。
データ分析のために Python を Power BI に統合する方法を学びます。 Python スクリプトを使用して、Power BI 環境内でデータの読み込み、クリーンアップ、前処理を行います。 Python を使用してカスタムおよびインタラクティブな視覚化を作成することで、データ視覚化機能を強化します。 Pythonを使用して高度なデータ分析スキルを習得します。
Microsoft Power BI は、データを変換、分析、視覚化、表示するためのビジネス インテリジェンス プラットフォームです。 Data Analysis Expressions (DAX) は、ユーザーが Power BI でカスタム計算と式を作成してデータを分析し、洞察を得ることができる数式言語です。このインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、Power BI で DAX の基礎を学びたい初心者から中級レベルのビジネス アナリスト、データ アナリスト、開発者を対象としています。このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。
Power BI の Data Analysis Express イオン (DAX) を包括的に理解します。 Power BI でカスタムの計算と式を作成し、データを分析して洞察を導き出します。 DAX のパフォーマンスを最適化するためのベスト プラクティスを学びます。
「開発者」タブのすべてのツールの使用方法と構成方法を学びます。 Alteryx では、動的ツール、検証ツール、およびテスト ツールを使用して効率的なワークフローを設計します。 API ツールを使用して Web データをダウンロードして解析する方法を学びます。 Python や R などの Alteryx スクリプト ツールを使用します。
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 。
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.
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
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
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。
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