Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agentsのトレーニングコース

このインストラクターによるライブトレーニングは、Microsoft Power Platformのコンポーネントや機能を組織内で適応、実装、統合、管理することを希望するビジネススタッフ、マネージャー、開発者、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：

• パワー アプリケーションを使用してシンプルなアプリケーションを構築し、日常的なビジネス ニーズに対応するカスタム ソリューションを作成します。
• Power Automate (旧称 Microsoft Flow) を使用してワークフロー プロセスを自動化し、手作業や反復作業を最小限に抑えます。
• Power BIを使用してデータレポートとダッシュボードを作成し、ビジネスのための洞察に満ちた分析を生成する
。
• パワーバーチャルエージェントを使用してチャットボットを構築し、一般的な顧客からの問い合わせや問題を自動化して解決します。

Analytic Functions are a powerful feature in SQL that enables efficient and concise data analysis within a relational database. 

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, SQL developers, and data analysts who wish to enhance their SQL skills by mastering the use of Analytic Functions.

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

• Understand the concept and importance of Analytic Functions.
• Apply various Analytic Functions to solve complex analytical problems.
• Combine Analytic Functions with other SQL features for comprehensive data analysis.
• Optimize queries for better performance using Analytic Functions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Apache Arrow is an open-source in-memory data processing framework. It is often used together with other data science tools for accessing disparate data stores for analysis. It integrates well with other technologies such as GPU databases, machine learning libraries and tools, execution engines, and data visualization frameworks.

In this onsite instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Apache Arrow with various Data Science frameworks to access data from disparate data sources.

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

• Install and configure Apache Arrow in a distributed clustered environment
• Use Apache Arrow to access data from disparate data sources
• Use Apache Arrow to bypass the need for constructing and maintaining complex ETL pipelines
• Analyze data across disparate data sources without having to consolidate it into a centralized repository

Audience

• Data scientists
• Data engineers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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。

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。

A business' marketing strategy is one of its most essential tools to ensure success. The rise in technology and advances in data gathering and analysis has led to a continuous transformation of marketing. Data analysis is now considered to be a crucial skill for marketers to learn. Likewise, applying data science to marketing principles is also important in helping data science professionals maximize their contributions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to gain valuable insights from large data sets and how to use these for marketing strategies.

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

• Install and configure tools for data-driven marketing tools (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc)
• Measure, test, and optimize the performance of their marketing strategies using data
• Use data to segment their customers and prospects
• Use predictive modeling to improve response rates
• Implement step-by-step data analytics to drive better marketing decisions

Audience

• Marketers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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 is a business intelligence and analytics platform built on Hadoop. It allows end-users to access, explore and correlate large-scale, structured, semi-structured and unstructured data in an easy-to-use fashion.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Datameer to overcome Hadoop's steep learning curve as they step through the setup and analysis of a series of big data sources.

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

• Create, curate, and interactively explore an enterprise data lake
• Access business intelligence data warehouses, transactional databases and other analytic stores
• Use a spreadsheet user-interface to design end-to-end data processing pipelines
• Access pre-built functions to explore complex data relationships
• Use drag-and-drop wizards to visualize data and create dashboards
• Use tables, charts, graphs, and maps to analyze query results

Audience

• Data analysts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Python is a versatile programming language known for its simplicity and readability. Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data. Numpy provides fundamental support for numerical computing with its array operations. Together, they form a robust ecosystem for efficient data handling and analysis in Python.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

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

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

• Developers
• Technical analysts
• IT consultants

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

このインストラクターによるライブトレーニングは、クラウド上でデータウェアハウスやデータ変換プロジェクトを管理するためにdbtクラウドを使用する方法を理解したい初級レベルのデータエンジニア、アナリスト、科学者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：

• dbtクラウド上でプロジェクトを作成し、管理する
。
• dbtクラウドのインターフェイスを使用して、データ変換をスケジュールし、実行する
。
• チームメンバーとプロジェクトで共同作業する
。
• dbtプロジェクトを本番環境にデプロイする。
• dbtプロジェクトのデバッグとトラブルシューティング
。

Dremioはオープンソース"自己サービスデータプラットフォーム"で、さまざまな種類のデータソースのリクエストを加速します。 Dremio 相対データベース、Apache Hadoop, MongoDB、Amazon S3、ElasticSearch、およびその他のデータソースと統合します。 サポート SQL と構築 リクエストのための Web UI を提供します。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者はデータ分析ツールと基礎データリポジトリの統合層としてインストール、設定、使用する方法を学びます。

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(7)
• 場所、サイズ、または構造に関係なく、複数のデータソースに対するリクエストを実行
• 統合する Dremio と BI と データ ソース のような Tableau と Elasticsearch

観客

• データ科学者
• (4)アナリスト
• データエンジニア

コースの形式

• 部分講義、部分議論、練習、重い実践

ノート

• 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。