オンラインまたはオンサイトのインストラクター主導のライブデータ分析トレーニングコースでは、データ分析の実行に使用されるプログラミング言語と方法論について、ディスカッションと実践的な演習を通じて実演します。
データ分析トレーニングは、「オンラインライブトレーニング」または「オンサイトライブトレーニング」として利用できます。オンラインライブトレーニング（別名「リモートライブトレーニング」）は、インタラクティブなリモートデスクトップで行われます。現地でのライブトレーニングは、日本のお客様のオフィスまたは日本のNobleProg提携の企業トレーニングセンターにて実施が可能です。
NobleProg - 現地のトレーニングプロバイダー
お客様の声
連絡方法の指導 - 訓練を受けた。このアプローチは、グループと個人の両方に適しています。
Marcin Szcześniak - Credit Agricole Bank P
コース: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
Machine Translated
świczenia
Piotr Kubiński
コース: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
Machine Translated
試験問題をシミュレートした最終テスト。ここでは、トレーニング中に得た知識に基づいてグループとしてタスクを解決することを試みました。
Dominik Łubiński
コース: Business Analysis, BABOK V3.0 and IIBA Certification Preparation
Machine Translated
私は主にトレーナーの知識を気に入っていました。
Sripal S
コース: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
Machine Translated
私は一般的にスピーチを提供する方法を楽しんだ。
Bhaskar naidu
コース: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
Machine Translated
私は真剣にトレーナーの助けを楽しんだ。
Urszula Kuza
コース: Tableau Advanced
Machine Translated
全て
Grześ
コース: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
Machine Translated
実用的な例
Przemysław Domański
コース: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
Machine Translated
私はすべての質問に答えています。
Natalia Gladii
コース: Data Analytics With R
Machine Translated
プロセスエディター、ビジネスルール、およびBPM Sツールの全体像の概要を把握しました。 Businessアナリスト向けの実践的なBPM Nコースを強くお勧めします。経験豊富なアナリストであっても、その優れたプロセスシナリオとモデリングの実践により、他のコースよりも優れています。
Anees Baig
コース: BPMN 2.0 for Business Analysts
Machine Translated
非常に有益で、コースのアウトラインの全体的な要約が素敵でした。
Matthew Steptoe
コース: Contemporary Development Principles and Practices
Machine Translated
私は1日目のすべてを楽しんだ。
Peter Mahaffey
コース: Contemporary Development Principles and Practices
Machine Translated
与えられた問題に対する解決策をすぐに手に入れたという事実+幅広いアプリケーションを示した+という事実は、知識の大要に合格しました。
Wojciech Michalak
コース: Power BI
Machine Translated
私は練習が練習を好きだったのは、それが練習を繰り返すための唯一の方法だからです。
David Rushe
コース: Tableau Advanced
Machine Translated
トレーナーは非常に幅広い知識を持っています、彼はそれを伝えることができます。参加者は、一緒に遭遇した問題と相互作用して解決することを含みます。
Nina Rokita
コース: Power BI
Machine Translated
トレーナーは常にトレーニングを受ける側と連絡を取り合い、ニーズに合わせてペースを調整し、継続的に問題を解決し、質問に答えました。
Dominika Jaworska
コース: Power BI
Machine Translated
私は練習、訓練室、ティーキッチンを楽しんだ。
Alisher Khaydarov
コース: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
Machine Translated
ペースとプログレッションは本当に物事をすばやく理解するのに完璧でした。
Stephen Brewell
コース: BPMN 2.0 for Business Analysts
Machine Translated
与えられた例は、私が実際にいくつかの概念を理解するのを助けました。トレーナーは、私たちがトレーニング全体に従っていることを確認し、前のポイントに戻って躊躇しなかったことは間違いありませんでした。トレーナーは私たちのニーズに合わせてトレーニングを取り入れ、詳細を知りたい項目に焦点を当てました。実践的なエクササイズも良かった。
Amanda Moscardini - Campinas Valley
コース: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
Machine Translated
デブラは私の質問を理解し、正確に答えました。特定の条件下でのダイアグラムの設計方法に関する提案は本当に良好でした。私はプロと効率的なデブラがどのように私たちと共にいたのかを強調したいと思います。
Leandro Antonio
コース: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
Machine Translated
トレーニングは非常に一貫していた、私はプログラムの多くの興味深い機能について学びました。
Anna Klimczak
コース: Power BI
Machine Translated
よく準備され練習された練習と教師の知識
Sandra Przewdzing
コース: Power BI
Machine Translated
私は行なわれた練習が好きです。
Nour Assaf
コース: Data Mining and Analysis
Machine Translated
実践的なエクササイズとトレーナーは、複雑なトピックを簡単に説明することができます。
youssef chamoun
コース: Data Mining and Analysis
Machine Translated
提供された情報は面白かったし、デュレックスのデータが提供され、私たちがよく知っているデータを処理し、結果を得るための操作を実行したときに、最も重要な部分が終わりに向かっていた。
Jessica Chaar
コース: Data Mining and Analysis
Machine Translated
私はその情報が面白かったと思った。
Allison May
コース: Data Visualization
Machine Translated
Jeffは教育データに適用できるデータと例を利用してくれて本当に感謝しています。彼はそれを面白くインタラクティブにしました。
Carol Wells Bazzichi
コース: Data Visualization
Machine Translated
すべてのグラフの種類とそのグラフの種類について学習します。混乱の価値を学ぶ。時間データを表示する方法について学習する。
Susan Williams
コース: Data Visualization
Machine Translated
トレーナーは熱狂的でした。
Diane Lucas
コース: Data Visualization
Machine Translated
私はコンテンツ/インストラクターが本当に好きだった。
Craig Roberson
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は実践的な学習者であり、これは彼がたくさん行ったことでした。
Lisa Comfort
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は例を気に入った。
Peter Coleman
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は一般的に例の恩恵を受けていました。
Peter Coleman
コース: Data Visualization
Machine Translated
私は良い現実世界の例、既存のレポートのレビューを楽しんだ。
Ronald Parrish
コース: Data Visualization
Machine Translated
私はBirolがトレーニングの一部をカスタマイズして、 Businessアナリストとしての役割に対応する方法が気に入っています。このようにして、彼は重要なトピックに焦点を当てることができ、私の仕事では一般的に使用しないトピックにこだわることはできませんでした。彼は非常に明確に教えており、次のトピックに進む前にトピックを理解できるようにします。彼はベテランの教授であり、彼の主題について非常に精通しており、学生のトレーニングニーズを分析して、不可欠で関連性のあるトピックを効果的にカバーする方法を知っていると言えます。これにより、柔軟で的確なセッションが実現し、セッションが非常に効果的になります。彼の教材は非常に包括的であり、カリキュラムに従うことを強調しますが、生徒にとってより関連性の高いものにします。彼は業界標準を知っており、何が機能するかについて洞察を与えることができることを感謝しています。 2日間のコースで学んだほど多くのことを学んだことはなく、時間と労力を費やす価値があります。トレーニングはBPM N 2.0の学習を促進し、仕事でテクニックを実践するための基礎と自信を与えてくれました。 BirolとNobleProgにすばらしい学習体験をありがとう。今後の同僚にコースとトレーナーをお勧めします。
Irma Irosido
コース: BPMN 2.0 for Business Analysts
Machine Translated
私は本当にトレーナーのより多くを分かち合う意欲から恩恵を受けました。
Balaram Chandra Paul
コース: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
Machine Translated
私はインタラクティブ性と献身的なトレーナーから本当に利益を得ました。
Pierre Bruwier
コース: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
Machine Translated
コーチは多くの逸話を持っていて、簡単な人生の講義で内容を見せることができます
Katarzyna Gołda
コース: Business Analysis
Machine Translated
ボグダン氏は素晴らしいスペシャリストであり、知識を身近な方法で伝える方法を知っています。彼は聴衆が「消える」ことを理解して気付きます。
Unit4 Polska sp. z o.o; ALTEN Polska Sp. z o.o.; UBS; Zerochaos Sp. z o.o.
コース: Business Analysis
Machine Translated
コーチのアプローチ、ユーモアとトレーニングを行うための興味深い方法とあなた自身の経験に言及する。
Zbigniew Grzeskow
コース: Business Analysis
Machine Translated
開放性、会話のしやすさ、雰囲気。
Lucyna Kowalczyk
コース: Business Analysis
Machine Translated
「おしゃべり」な運転スタイル
Tomasz Niziołek
コース: Business Analysis
Machine Translated
Power BIについて、私が遭遇した訓練機関よりも詳細な範囲を提供します。
Mohammed Al Ameer
コース: Power BI
Machine Translated
速いペース - 良いインタラクション - はっきりと知識豊富なトレーナー。
コース: Business Process Analysis with UML and BPMN
Machine Translated
インタラクティブな学習方法を非常に気に入っていました。
Luigi Loiacono
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
私はエクササイズの例を提供しているExcelシートを楽しんだ。これは、タミル語が他の人を助けてくれるならば、次の部分で打ち砕くことができるということを意味しました。
Luke Pontin
コース: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
どのように使用するのが適切に優れているかを学ぶ。
Torin Mitchell
コース: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
トレーナーが複雑なテーマを理解しやすくする方法。
Adam Drewry
コース: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
非常に実践的なトレーニングであり、私は実践的な練習が好きでした。
Proximus
コース: Data Analysis with Hive/HiveQL
Machine Translated
経験豊富で知識の豊富な専門家による詳細で包括的な指導。
Justin Roche
コース: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
速いペース - 良いインタラクション - はっきりと知識豊富なトレーナー。
コース: Business Process Analysis with UML and BPMN
Machine Translated
データ分析コース概要
コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
35 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use TM1 to analyze and customize reports and templates for data in a database.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to use the MongoDB Aggregation Framework to perform data analysis while simplifying complex operations and aggregation pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to learn how to use each tool in the developer tool palette in Alteryx Designer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
7 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to perform product and user analysis using Mixpanel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use Matomo to perform web analytics tasks such as generating a detailed report on the usage of a website.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
14 時間
This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to set up, deploy, and manage data analytics solutions using Databricks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
14 時間
IBM SPSS Modelerは、データ採掘およびテキスト分析に使用されるソフトウェアです。 予測モデルを構築し、データ分析の課題を実行できるデータ鉱業ツールのセットを提供します。
このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、データアナリストまたはデータ採掘活動を実施するために使用したい人は誰でも対象となります。
このトレーニングの終了後、参加者は:
データ鉱業の基本を理解する。 モデレーターでデータの品質をインポートおよび評価する方法を学びます。 データモデルを効率的に開発、実装、評価する。
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
コースカスタマイズオプション
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。
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、データアナリストまたはデータ採掘活動を実施するために使用したい人は誰でも対象となります。
このトレーニングの終了後、参加者は:
データ鉱業の基本を理解する。 モデレーターでデータの品質をインポートおよび評価する方法を学びます。 データモデルを効率的に開発、実装、評価する。
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
コースカスタマイズオプション
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。
35 時間
このインストラクターによるライブトレーニングを完了する参加者は、実践的で現実世界の理解(0)とその関連する技術、方法論、ツールを取得します。
参加者は、実践的な練習を通じてこの知識を実践する機会を得るでしょう。 グループインタラクションとインストラクターのフィードバックは、クラスの重要な要素です。
コースは、基本的なコンセプト(0)への導入で始まり、その後、実行するために使用されるプログラミング言語や方法論に進歩します。 最後に、私たちは Big Data ストレージ、分散処理、および Scala 容量を可能にするツールとインフラについて話し合います。
コースの形式
部分講義、部分討論、実践と実施、時々進歩を測定するためのクイジング。
参加者は、実践的な練習を通じてこの知識を実践する機会を得るでしょう。 グループインタラクションとインストラクターのフィードバックは、クラスの重要な要素です。
コースは、基本的なコンセプト(0)への導入で始まり、その後、実行するために使用されるプログラミング言語や方法論に進歩します。 最後に、私たちは Big Data ストレージ、分散処理、および Scala 容量を可能にするツールとインフラについて話し合います。
コースの形式
部分講義、部分討論、実践と実施、時々進歩を測定するためのクイジング。
21 時間
[R](https://www.r-project.org/) is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
14 時間
Elasticsearchはオープンソース、配布された検索エンジンです。 一般的に使用されている Logstash (データ収集およびログパッシングエンジン) と Kibana (分析およびビジュアル化プラットフォーム) は "ELK stack" を構成するために。
このインストラクター指導、ライブトレーニングは、検索と分析ソリューションを使用して構築したいソフトウェア開発者に向けられています。
トレーニングは、配布モデルと検索APIを含む Elasticsearch アーキテクチャについての議論から始まります。 これは Elasticsearch'sの機能性と既存のアプリケーションに最適に統合する方法の説明に続きます。
ハンド・オン・トレーニングはトレーニングの重要な部分であり、参加者に知識を実践する機会を与え、実施と進歩についてのフィードバックを受け取ります。
コースの形式
生きている実践に重点を置く。 コンセプトのほとんどはサンプル、練習、実践開発を通じて学びます。
コースカスタマイズオプション
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。
このインストラクター指導、ライブトレーニングは、検索と分析ソリューションを使用して構築したいソフトウェア開発者に向けられています。
トレーニングは、配布モデルと検索APIを含む Elasticsearch アーキテクチャについての議論から始まります。 これは Elasticsearch'sの機能性と既存のアプリケーションに最適に統合する方法の説明に続きます。
ハンド・オン・トレーニングはトレーニングの重要な部分であり、参加者に知識を実践する機会を与え、実施と進歩についてのフィードバックを受け取ります。
コースの形式
生きている実践に重点を置く。 コンセプトのほとんどはサンプル、練習、実践開発を通じて学びます。
コースカスタマイズオプション
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。
7 時間
このコースでは、使用する方法について説明Hive SQL言語を（AKA： Hive HQL、 SQL上のHive 、 Hive QL）からデータを抽出人々のためのHive
35 時間
このトレーニングの最初の部分では、 MATLABの基礎と、言語とプラットフォームの両方としての機能について説明します。ここでは、 MATLAB構文、配列と行列、データの視覚化、スクリプト開発、およびオブジェクト指向の原則について紹介します。
後半では、データマイニング、機械学習、および予測分析のためにMATLABを使用する方法を説明します。参加者にMATLABのアプローチと能力についての明確で実用的な観点を提供するために、 MATLABを使用することと、スプレッドシート、C、 C++ 、そしてVisual Basicのような他のツールを使用することの比較を描きます。
研修の第3部では、参加者はデータ処理とレポート生成を自動化することによって作業を合理化する方法を学びます。
コースを通して、参加者はラボ環境での実地演習を通して学んだアイデアを実践に移します。トレーニングの終わりまでに、参加者はMATLABの機能を十分に把握し、それを実際のデータ科学の問題を解決するために、そして自動化を通して作業を合理化するために利用することができます。
進捗状況を評価するために、コース全体を通して評価が行われます。
コースの形式
- コースには、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、実践的な実装など、理論的および実践的な演習が含まれています。
注意
- プラクティスセッションは、事前に手配されたサンプルデータレポートテンプレートに基づいて行われます。具体的な要件がある場合は、手配を依頼してください。
後半では、データマイニング、機械学習、および予測分析のためにMATLABを使用する方法を説明します。参加者にMATLABのアプローチと能力についての明確で実用的な観点を提供するために、 MATLABを使用することと、スプレッドシート、C、 C++ 、そしてVisual Basicのような他のツールを使用することの比較を描きます。
研修の第3部では、参加者はデータ処理とレポート生成を自動化することによって作業を合理化する方法を学びます。
コースを通して、参加者はラボ環境での実地演習を通して学んだアイデアを実践に移します。トレーニングの終わりまでに、参加者はMATLABの機能を十分に把握し、それを実際のデータ科学の問題を解決するために、そして自動化を通して作業を合理化するために利用することができます。
進捗状況を評価するために、コース全体を通して評価が行われます。
コースの形式
- コースには、ケースディスカッション、サンプルコードの検査、実践的な実装など、理論的および実践的な演習が含まれています。
注意
- プラクティスセッションは、事前に手配されたサンプルデータレポートテンプレートに基づいて行われます。具体的な要件がある場合は、手配を依頼してください。
14 時間
聴衆
アナリスト、研究者、科学者、卒業生、学生、およびMicrosoft Excel統計分析を容易にする方法の学習に興味がある人。
コースの目的
このコースは、 Excelと統計に関する知識を向上させ、その結果、仕事や研究の有効性と効率を向上させるのに役立ちます。
このコースでは、Microsoft Excel分析ツールパックの使用方法、統計関数、および基本的な統計手順の実行方法について説明します。 Excel制限とは何か、それらを克服する方法について説明します。
アナリスト、研究者、科学者、卒業生、学生、およびMicrosoft Excel統計分析を容易にする方法の学習に興味がある人。
コースの目的
このコースは、 Excelと統計に関する知識を向上させ、その結果、仕事や研究の有効性と効率を向上させるのに役立ちます。
このコースでは、Microsoft Excel分析ツールパックの使用方法、統計関数、および基本的な統計手順の実行方法について説明します。 Excel制限とは何か、それらを克服する方法について説明します。
35 時間
このトレーニングを修了した参加者は、データサイエンスとその関連技術、方法論、およびツールについて、実践的で現実の世界的な理解を得ることができます。
の参加者は、実践的な演習を通じて、この知識を実践に置く機会を持つことになります。グループの相互作用とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。
は、データサイエンスの要素概念の入門から始まり、データサイエンスで使用されるツールと方法論に進みます。
観客
- 開発者
- テクニカルアナリスト
- IT コンサルタント
形式 コース
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
ノート
- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
の参加者は、実践的な演習を通じて、この知識を実践に置く機会を持つことになります。グループの相互作用とインストラクターのフィードバックは、クラスの重要なコンポーネントを構成します。
は、データサイエンスの要素概念の入門から始まり、データサイエンスで使用されるツールと方法論に進みます。
観客
- 開発者
- テクニカルアナリスト
- IT コンサルタント
形式 コース
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
ノート
- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。
7 時間
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 。
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。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- 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 。
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。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。
コースのカスタマイズオプション
- 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。
42 時間
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
What will happen?
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
What should happen?
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or [remotely](https://www.nobleprog.co.uk/instructor-led-online-training-courses) over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
What will happen?
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
What should happen?
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or [remotely](https://www.nobleprog.co.uk/instructor-led-online-training-courses) over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
14 時間
パンダは、構造化された (表形式、多次元、潜在的に異種) と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。
21 時間
非構造化データは、すべてのデータの 90% 以上を占めると推定されており、その大部分はテキストの形式になっています。ブログの投稿、ツイート、ソーシャルメディア、その他のデジタルパブリケーションは、この増大するデータの本体に継続的に追加されます。
はこのインストラクター主導のライブコースであり、このデータから洞察と意味を抽出することを中心にしています。R 言語と自然言語処理 (NLP) ライブラリを利用して、私たちは、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズム的に理解します。データサンプルは、顧客の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。
このトレーニングの最後までに
は、異なるソースからデータセット (大小) を準備し、その意義を分析して報告するための適切なアルゴリズムを適用することができます。
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、ヘビーハンズオン練習、
理解を測るための時折のテスト
はこのインストラクター主導のライブコースであり、このデータから洞察と意味を抽出することを中心にしています。R 言語と自然言語処理 (NLP) ライブラリを利用して、私たちは、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技法を組み合わせて、テキストデータの背後にある意味をアルゴリズム的に理解します。データサンプルは、顧客の要件ごとにさまざまな言語で使用できます。
このトレーニングの最後までに
は、異なるソースからデータセット (大小) を準備し、その意義を分析して報告するための適切なアルゴリズムを適用することができます。
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、ヘビーハンズオン練習、
理解を測るための時折のテスト
14 時間
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、分析手法を使用して組織のパフォーマンスを向上させることを希望するHRプロフェッショナルおよび採用スペシャリストを対象としています。このコースでは、定性的、定量的、経験的、統計的アプローチを扱います。
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。
- たくさんの練習と練習。
コースのカスタマイズオプション
- 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。
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。
- たくさんの練習と練習。
コースのカスタマイズオプション
- 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。
21 時間
このコースの目的は、さまざまな用途の使用についての明確な理解を提供することです。 データベース(Oracle、 SQL サーバー、MS Access...). アナリティクス機能の理解と、 データベースのさまざまなテーブルを統合する方法は、データ分析を移行するために代表者を助ける データベースの側に操作する代わりに、MS Excel アプリケーションでそれを行う。 これも可能 すべての関係データベースを使用するITシステムを作成するのに役立ちます。
28 時間
Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。 それは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまで金融アプリケーションで使用されています。
このインストラクター指導、ライブトレーニングでは、参加者は、特定の金融関連の問題を解決するための実用的なアプリケーションを開発するためにRを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:
Rプログラミング言語の基本を理解する R パッケージやテクニックを選択して、さまざまなソース(CSV、0)、データベース、ウェブなど)から財務データを組織、視覚化、分析するために使用します。 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどの問題を解決するアプリケーションを構築する トラブル解決、統合実装およびRアプリケーションの最適化
観客
開発者 アナリスト 量
コースの形式
部分講義、部分議論、練習、重い実践
ノート
このトレーニングは、金融専門家が直面するいくつかの基本的な問題に対する解決策を提供することを目的としています。 しかし、特定のテーマ、ツール、またはテクニックがある場合は、さらに追加または作成したい場合は、私たちに連絡して整理してください。
このインストラクター指導、ライブトレーニングでは、参加者は、特定の金融関連の問題を解決するための実用的なアプリケーションを開発するためにRを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:
Rプログラミング言語の基本を理解する R パッケージやテクニックを選択して、さまざまなソース(CSV、0)、データベース、ウェブなど)から財務データを組織、視覚化、分析するために使用します。 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどの問題を解決するアプリケーションを構築する トラブル解決、統合実装およびRアプリケーションの最適化
観客
開発者 アナリスト 量
コースの形式
部分講義、部分議論、練習、重い実践
ノート
このトレーニングは、金融専門家が直面するいくつかの基本的な問題に対する解決策を提供することを目的としています。 しかし、特定のテーマ、ツール、またはテクニックがある場合は、さらに追加または作成したい場合は、私たちに連絡して整理してください。
21 時間
データベースにおける知識発見(KDD)は、データの収集から有用な知識を発見するプロセスです。 このデータ鉱業技術のリアルライフアプリケーションには、マーケティング、詐欺検出、通信および製造が含まれています。
このインストラクター指導、ライブコースでは、KDDに関与するプロセスを紹介し、これらのプロセスの実施を実践するために一連の練習を実施します。
観客
データアナリストまたは問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味のある人
コースの形式
KDDの理論的な議論の後、教師は、問題を解決するためにKDDの応用を求める現実のケースを紹介します。 参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、清掃し、データに関する事前の知識を使用して、観察の結果に基づいてソリューションを提案します。
このインストラクター指導、ライブコースでは、KDDに関与するプロセスを紹介し、これらのプロセスの実施を実践するために一連の練習を実施します。
観客
データアナリストまたは問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味のある人
コースの形式
KDDの理論的な議論の後、教師は、問題を解決するためにKDDの応用を求める現実のケースを紹介します。 参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、清掃し、データに関する事前の知識を使用して、観察の結果に基づいてソリューションを提案します。
14 時間
Apache Kylinは、ビッグデータのための極端で分散分析エンジンです。
このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者はリアルタイムのデータストレージを設定するために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:
Kylin を使用してリアルタイムストリーミングデータを消費する 使用する Apache Kylin's 強力な機能, 豊かな SQL インターフェイス, スパーク クビング と サブセクンド リクエスト ラテンシー
ノート
私たちはKylinの最新バージョンを使用しています(この文字に基づいて、 Apache Kylin v2.0)
観客
大型データエンジニア 【アナリスト】
コースの形式
部分講義、部分議論、練習、重い実践
このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者はリアルタイムのデータストレージを設定するために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:
Kylin を使用してリアルタイムストリーミングデータを消費する 使用する Apache Kylin's 強力な機能, 豊かな SQL インターフェイス, スパーク クビング と サブセクンド リクエスト ラテンシー
ノート
私たちはKylinの最新バージョンを使用しています(この文字に基づいて、 Apache Kylin v2.0)
観客
大型データエンジニア 【アナリスト】
コースの形式
部分講義、部分議論、練習、重い実践
21 時間
地理情報システム（ GIS ）は、空間データまたは地理データを取得、格納、操作、分析、管理、および表示するように設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システムを研究する学問分野を指すために地理情報科学（ GIS cience）に使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の広い分野です。
GISでのPythonの使用は過去20年間で大幅に増加しました。特に2000年にPython 2.0シリーズが導入されたことで、言語をより展開しやすくした新しいプログラミング機能が多数追加されました。それ以来、 PythonはEsriの製品などの商用GIS内だけでなく、Q GISやGRASSなどのオープンソースプラットフォームでも利用されてきました。事実、今日のPythonはGISユーザーとプログラマーによって最も広く使われている言語です。
このプログラムはPythonの使い方とgeopandas、pysal、bokehそしてosmnxのような先進のライブラリを使ってあなた自身のGIS機能を実装します。プログラムはまた、Arc GIS APIとQ GISツールボックスに関する入門モジュールもカバーしています。
GISでのPythonの使用は過去20年間で大幅に増加しました。特に2000年にPython 2.0シリーズが導入されたことで、言語をより展開しやすくした新しいプログラミング機能が多数追加されました。それ以来、 PythonはEsriの製品などの商用GIS内だけでなく、Q GISやGRASSなどのオープンソースプラットフォームでも利用されてきました。事実、今日のPythonはGISユーザーとプログラマーによって最も広く使われている言語です。
このプログラムはPythonの使い方とgeopandas、pysal、bokehそしてosmnxのような先進のライブラリを使ってあなた自身のGIS機能を実装します。プログラムはまた、Arc GIS APIとQ GISツールボックスに関する入門モジュールもカバーしています。
14 時間
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
14 時間
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、分析手法を使用して組織のパフォーマンスを向上させたい人事担当者を対象としています。このコースでは、定性的、定量的、経験的、統計的アプローチを扱います。
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。
- たくさんの練習と練習。
コースのカスタマイズオプション
- 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。
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。
- たくさんの練習と練習。
コースのカスタマイズオプション
- 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。
21 時間
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。
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。
Last Updated:
今後のデータ分析コース
Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse
2022-07-18 10:00
14 時間
Datameer for Data Analysts
2022-07-18 10:00
14 時間
Datameer for Data Analysts
2022-07-18 10:00
14 時間
MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation
2022-07-25 10:00
35 時間
SQL Advanced level for Analysts
2022-07-27 10:00
21 時間
週末データ分析コース, 夜のデータ分析トレーニング, データ分析ブートキャンプ, データ分析 インストラクターよる, 週末データ分析トレーニング, 夜のデータ分析コース, データ分析指導, データ分析インストラクター, データ分析レーナー, データ分析レーナーコース, データ分析クラス, データ分析オンサイト, データ分析プライベートコース, データ分析1対1のトレーニング
