Data Analysis with Tableau and Python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では、データへのアクセス、分析、可視化のための3つの異なるアプローチを学びます。RDMSデータベースの紹介から始まり、SQL言語を使用したOracleデータベースへのアクセスとクエリーに焦点を当てます。次に、Python言語を使用してプログラムでRDMSデータベースにアクセスする方法について説明します。最後に、TIBCO Spotfireを使ってデータを視覚化し、グラフィカルに表示する方法を見ていきます；

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 演習と実習 ライブラボ環境での実習

このトレーニングは、データ分析のための高度なSpotfire Analystテクニックを習得したいビジネス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：

• 異なるチームメンバー間で可視化を共有する
。
• 役割とアクセス制御に基づいてソフトウェアへのアクセスを保護する
。
• マップチャートなどのビジュアライゼーションを作成する
。
• Rなどの統計計算言語をSpotfireに統合する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Spotfire Analystの基本的なデータ分析テクニックを学びたいビジネスアナリストや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：

• インストールと設定TIBCO Spotfire
。
• 異なるデータベースからデータを結合する
。
• 大規模なデータセットを可視化する。
• 複雑なダッシュボードの作成と共有
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、TIBCO Spotfire Xの人工知能機能を使用して、データの可視化、変換、分析を行いたいビジネス・アナリストやデータ・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：

• TIBCO SpotfireX.のインストールと設定を行う
。
• TIBCO SpotfireXの機能とアーキテクチャを理解する
。
• 拡張アナリティクスと予測アナリティクスの概念を理解する。
• Spotfire Xを使用してデータをロード、処理、可視化する方法を学びます。
• インタラクティブで拡張されたデータビジュアライゼーションを作成します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、BusinessEventsとActiveMatrix Service Busを使用して、イベントドリブンアプリケーションの開発、デプロイ、管理を行いたい開発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：

• 開発を始めるために必要な開発環境をセットアップする。
• 分散型、ステートフル、ルールベースのイベント処理システムを構築する。
• ビジネスイベントデータを管理し、適切なビジネスルールを実行する。
• 大規模なデータ駆動型アプリケーションのイベント応答時間を短縮します。
• 不正検出、追跡、リアルタイムの顧客オファー生成などのアプリケーションを構築します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、TIBCO Statisticaの機能を使用して分析ワークフローやモデルを作成したいエンジニア、研究者、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：

• データ分析プロジェクトを構築・管理するためのTIBCO Statisticaプログラムのインストールと操作
。
• 統計の基本を理解し、データを分析してビジネスに役立つ洞察を得る。
• TIBCO Statisticaを使用して、ビッグデータと機械学習を扱うための高度なトピックを探求する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Grafanaを使用してデータのモニタリングやビジュアライゼーションを行い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：

• Grafanaでビジュアライゼーションの作成を開始するために必要な開発環境をセットアップします。
• 高可用性のためにGrafanaをセットアップします。
• パネルとダッシュボードをデータでカスタマイズします。
• 高速ロードのためのリバースプロキシの設定
• 。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Grafana and Graphiteを使ってデータを可視化・監視したいウェブ開発者やDevOps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：

• システムとアプリケーションに関するメトリクスを収集し、視覚化する。
• アプリケーション・メトリクスを収集するためのStatsDクライアントを作成する
。
• Grafanaを使用して、有益で動的なダッシュボードを構築する
。
• バックエンドのパフォーマンスから洞察を得る
。

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、データの視覚化と分析のために Grafana の高度な機能とコンポーネントを学習して利用したいと考えている中級レベルのデータ 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。

高度な Grafana の概念とコンポーネントを深く理解します。テンプレート変数と動的ダッシュボードを活用して、データの視覚化を強化します。複雑なクエリには Grafana クエリ言語を使用します。 Grafana のスケーリング、パフォーマンスの最適化、高可用性の確保に関するベスト プラクティスを学びます。

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、Grafana と GLPI の管理で優れているために必要な知識と実践的なスキルを獲得したい初心者から中級レベルの 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。

さまざまなビジュアライゼーションを備えた Grafana ダッシュボードを作成してカスタマイズします。監視のためのアラートと通知を実装します。ユーザーアカウント、チーム、権限を管理します。ハードウェアやソフトウェアのインベントリを含む IT 資産を効果的に管理します。ユーザーサポートとチケット管理のためのヘルプデスクシステムを導入します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、ELKスタック（Elasticsearch、Logstash、Kibana）のセットアップを希望するシステム管理者を対象としています。このコースの実施には最低3名の参加者が必要です。

トレーニングは、ELKのアーキテクチャと機能についてのディスカッションから始まり、ライブラボでの実装と実践へと進みます。実習はトレーニングの重要な部分を占め、参加者は進捗状況のフィードバックを受けながら知識を実践することができます。

このトレーニングでは、Elasticsearch のユーザーに Kibana を紹介します。

Kibana は、Elasticsearch で動作するように設計されたオープンソースの分析および可視化プラットフォームです。Kibana を使用して、Elasticsearch インデックスに保存されているデータの検索、表示、および操作を行います。高度なデータ分析を簡単に実行し、さまざまなグラフ、表、およびマップでデータを視覚化できます。

Kibana を使用すると、大量のデータを簡単に理解できます。シンプルなブラウザベースのインターフェイスを使用すると、Elasticsearch クエリへの変更をリアルタイムで表示する動的ダッシュボードを迅速に作成および共有できます。

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、Kibana のダッシュボード開発の高度なテクニックなど、Elasticsearch 管理についての理解を深めることを希望する中級レベルの管理者および開発者を対象としています。システムのメンテナンスとして。

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。

• 高度な管理とダッシュボード開発のために Elasticsearch および Kibana 環境をセットアップおよび構成します。
• Elasticsearch 個のインデックス、マッピング、データ モデルを作成および管理します。
• 高度なクエリとフィルターを開発して、Elasticsearch データから貴重な洞察を抽出します。
• Kibana では、さまざまな視覚化タイプと手法を使用してインタラクティブなダッシュボードを設計および構築します。
• Elasticsearch および Kibana の管理、最適化、トラブルシューティングのベスト プラクティスを実装します。

Pandas は、構造化 (表形式、多次元、異種混合の可能性がある) および時系列データを操作するためのデータ構造を提供する Python パッケージです。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Pandasを使用して機械学習による予測分析を行いたいデータサイエンティ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：

• Pythonでデータラングリングを行う
。
• 機械学習のためのETL操作を行う
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• Pandasでデータの可視化を行う
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