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コース概要
はじめに
- AWS QuickSightの概要紹介
- AWSおよびQuickSightとは何か
AWS QuickSightを始める準備
- AWSとQuickSightアカウントの作成手順
- QuickSightにおける基本的な作業フローの理解
- QuickSight UIの使い方や各機能の把握
QuickSightでのデータ準備
- データ処理プロセスに関する基礎知識
- SPICEと直接クエリ方式の違い
- データのアップロードやインポート手法
- カラムやフィールドの操作手順
- 計算式・関数・演算子に関する基本知識
- 文字列処理を用いた計算項目の作成方法
- 文字情報から必要なデータを抽出する手法
- 条件付き処理関数の利用法
- 数値処理による計算式作成手順
- 各種フィルター設定と適用方法
データ分析および可視化
- データ準備と分析プロセスの違いを理解する
- データ分析内容の構築手順
- 各種グラフや図表の作成法
- 次元・数値尺度の概念説明
- 他のデータセットとの統合方法
- 項目の書式設定・集計処理・細分化レベルの調整
- 可視化物件の外観修正手法
- ストーリー要素や階層図作成手順
- フィルター機能や表形式データの活用
- KPI指標を表示するグラフの設計法
プロジェクトデータのエクスポートおよび共有
- 更新処理と定期更新設定に関する説明
- .csv形式でのデータ出力手順
- アカウントへのユーザー追加方法
- データセットや分析結果の共有手法
- ダッシュボード作成および配布手順
データベースを利用したデータ取得
- データベース構築法
- テスト用データの生成方法
- QuickSightとデータベース間の接続手順
- SPICEへのデータ読み込み処理
- クエリ形式でのデータ取得設定
- 計算項目や関連クエリ情報の取り込み法
- NoSQL型データベースの利用可能性
まとめおよび今後の学習指針
要求
- データ分析に関する基本的な知識が求められます
対象者
- データアナリストの方々
- データ分析および可視化に興味があるすべての方
14 時間
お客様の声 (3)
ディープシーは私のニーズに非常に敏感で、複雑さを追加するタイミングと、より構造化されたアプローチを取るタイミングを見極めることができました。 ディープシーは本当に私のペースに合わせて働き、新しい機能やツールの使い方をまず見せてから自分で再現させてくれたことで、訓練が確実に身につきました。この訓練の結果とディープシーの専門知識には非常に満足しています!
Deepthi - Invest Northern Ireland
コース - IBM Cognos Analytics
機械翻訳
彼は十分に準備ができていて、とても親しみやすい人です
Oliver - Post CH AG
コース - Splunk Fundamentals
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多くの実践的な演習
Marcin - Narodowy Bank Polski
コース - Splunk Data Administration
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