Microsoft Power Platform Fundamentalsのトレーニングコース

日本 での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 Platform を使用してプロセスを効果的に自動化し、データの分析情報を強化したいと考えている中級レベルの IT プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は次のことができるようになります。

• Power Apps を使用してアプリケーションを開発およびカスタマイズします。
• DataVerseとPower BIを使用してデータを管理および分析します。
• Power Automate を使用して複雑なプロセスを自動化します。
• Power Virtual Agents を使用してインテリジェント チャットボットを設計および展開します。
• Power Platform スイート全体でワークフローを統合し、最適化します。

日本 での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、分析関数の使用法を習得することで SQL スキルを強化したいと考えている中級レベルのデータベース管理者、SQL 開発者、およびデータ 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。

分析関数の概念と重要性を理解します。さまざまな分析関数を適用して、複雑な分析問題を解決します。分析関数を他の SQL 機能と組み合わせて、包括的なデータ分析を実現します。分析関数を使用してクエリを最適化し、パフォーマンスを向上させます。

Apache Arrowは、オープンソースのメモリ内データ処理フレームワークです。多くの場合、分析のために異なるデータストアにアクセスするために、他のデータサイエンスツールと一緒に使用されます。 GPUデータベース、機械学習ライブラリとツール、実行エンジン、データ視覚化フレームワークなどの他のテクノロジーとうまく統合します。

このオンサイト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、 Apache ArrowをさまざまなData Scienceフレームワークと統合して、異なるデータソースのデータにアクセスする方法を学習します。

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。

• 分散クラスター環境でのApache Arrowインストールと構成
• Apache Arrowを使用して、異なるデータソースのデータにアクセスする
• Apache Arrowを使用して、複雑なETLパイプラインを構築および維持する必要を回避します
• 一元化されたリポジトリにデータを統合することなく、異種のデータソース全体でデータを分析します

聴衆

• データサイエンティスト
• データエンジニア

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

注意

• 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。

このインストラクターによるライブトレーニングは、AWS Glueを使用してデータパイプラインをセットアップするための初級から中級レベルの知識を学びたいデータエンジニアやアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS Glueの基本を理解する
。
• AWS Glueパイプラインをセットアップする。
• AWS Glueのクローラーとジョブをセットアップする。
• AWS Glueトランスフォームの使い方を学ぶ。

データ分析は、データの取得、清掃、分析のプロセス、しばしば視覚的な方法で、より良い意思決定のための洞察を引き出すことを意味します。 ますます多くのデータがクラウドデータベースに保存されているので、そのようなデータを理解し、管理し、アクセスするための戦略を持つことが重要です。 データへのアクセスと視覚化のための人気のあるツールの1つは、Power Biです。

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、利用可能なクラウドソリューションの実践的な理解、クラウドデータで作業するために必要なデータ分析プロセス、およびデータ分析などのツールを適用するための実践を望む技術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・インストール(1)
• クラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションを評価します。
• さまざまな構造、モデリングアプローチ、およびデータストレージデザインの理解を得て、保存、管理、アクセスするために使用されます。
• 分析の準備におけるデータを浄化するためのツールやテクニックを適用します。
• 報告および分析ソリューションの構築は、オンプレミスおよびクラウドデータに基づいて行われます。
• データ分析ソリューションをデータストレージと統合します。
• データセキュリティのリスクを軽減し、データのプライバシーを確保する。

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

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このインストラクターによるライブ・トレーニングを修了した受講者は、Big Dataとそれに関連する技術、方法論、ツールについて、実践的かつ実戦的な理解を得ることができます。

参加者は、実践的なエクササイズを通して、この知識を実践する機会を得る。グループでの交流とインストラクターからのフィードバックが授業の重要な要素となっている。

このコースは、ビッグデータの基本的な概念の紹介から始まり、データ分析を行うために使用されるプログラミング言語や方法論へと進みます。最後に、ビッグデータのストレージ、分散処理、Scalaビリティを可能にするツールとインフラについて説明します。

データ分析は今日のビジネスにおいて重要なツールです。私たちは、実践的なデータ分析のためのスキルの開発に全体を通して焦点を当てます。目的は、参加者が質問に対して証拠に基づいた回答をできるようにすることです。

何が起きたの？

データの処理と分析による有益なデータの視覚化の生成

何が起こるか？

将来の業績の予測 予測の評価

何が起こるべきでしょうか?

データを証拠に基づいたビジネス上の意思決定に変換し、プロセスを最適化する

コース自体は、6 日間の教室コースとして、または希望に応じて数週間にわたってリモートで提供できます。私たちはお客様と協力して、お客様のニーズに最適なコースを提供することができます。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大規模なデータセットを構築、拡張、分析するために Python エコシステムと Dask を使用したいデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonによるビッグデータ処理の構築を開始するための環境をセットアップします。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索します。
• DaskがどのようにPythonの並列コンピューティングを加速するかを理解します。
• Daskを使用してPythonエコシステム（Numpy、SciPy、Pandas）をスケールする方法を学びます。
• Dask 環境を最適化し、大規模なデータセットを処理する際に高いパフォーマンスを維持します。

ビジネスのマーケティング戦略は、成功を確実にするための最も重要なツールの1つです。技術の進歩とデータ収集と分析の進歩は、マーケティングの継続的な変革をもたらしました。データ分析は、マーケティング担当者にとって重要なスキルと考えられています。同様に、データサイエンスをマーケティングの原則に適用することは、データサイエンスの専門家が最大限の貢献をするためにも重要です。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は大規模なデータセットから貴重な洞察を得る方法と、これらをマーケティング戦略に使用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。

• データ駆動型マーケティングツール（ Tableau 、 Go ogle Analytics、Zargetなど）用のツールをインストールして構成する
• データを使用してマーケティング戦略の成果を測定、テスト、および最適化する
• データを使用して顧客と見込み客を区分する
• 予測モデリングを使用して回答率を向上させる
• より良いマーケティング決定を推進するために段階的なデータ分析を実装する

観客

• マーケティング担当者
• データ科学者

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。

R は、統計コンピューティング、データ分析、グラフィックスのための非常に人気のあるオープンソース環境です。このコースでは、R プログラミング言語を学生に紹介します。言語の基礎、ライブラリ、高度な概念について説明します。高度なデータ分析と現実世界のデータを使用したグラフ作成。

観客

開発者 / データ分析

間隔

3日

フォーマット

講義と体験

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

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習