日本のデータの視覚化トレーニング

Grafana と Prometheus は、IT インフラストラクチャやアプリケーションのメトリクスをリアルタイムのダッシュボードと連携を通じて監視、可視化、アラートするための業界標準ツールです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級者から上級者の IT プロフェッショナルを対象としており、Grafana を Prometheus および複数のデータソースと統合し、アクション可能な可視化やアラートを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:

• Grafana と Prometheus の本番環境用のセットアップをインストールおよび構成します。
• SQL、Elasticsearch、InfluxDB、クラウド API などの複数のデータソースを統合します。
• 変数、テンプレート、変換、アラートを使用して高度なダッシュボードを作成します。
• データモデリング、パフォーマンスチューニング、ユーザー アクセス制御に関するベストプラクティスを適用します。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手順実装。

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ご希望の場合、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、動的な閾値とコンテキストに応じた更新を持つインタラクティブな詳細表示ダッシュボードを構築したい中級のGrafanaユーザー向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ユーザーの操作（グラフバーをクリックなど）に応答するダッシュボードを作成します
• 新しいタブを開かずに、場所内で更新される視覚的な詳細表示を実装します
• 選択フィルターに基づいて円グラフや詳細パネルを構成します
• ユーザー入力とリアルタイムデータに反応する動的な閾値を使用します

この講師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、中級レベルのシステム管理者と監視専門家向けです。効果的に Grafana を使用して監視ソリューションを設定し、ダッシュボードを管理し、アラートを作成する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• 可観測性と監視の違いを理解します。
• Grafana サーバーをインストールし、設定します。
• Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch などのさまざまなデータソースを構成し、接続します。
• ダッシュボードとチャートを作成し、管理し、カスタマイズします。
• 変数とクエリを使用して動的なダッシュボードを作成します。
• Grafana を通じて通知とアラートを設定します。
• プラグインをインストールし、管理して Grafana の機能を拡張します。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、PrometheusとGrafanaを大規模環境で効果的に管理し、スケーリングしたい高度なレベルのDevOpsエンジニアとSREを対象としています。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のことができます：

• 大規模かつ分散環境向けにPrometheusとGrafanaを設計します。
• 高トラフィックシステム向けにPrometheusのパフォーマンスを最適化します。
• 大規模なデータセットと複雑な可視化向けにGrafanaを構成します。
• 高度なトラブルシューティングとスケーラビリティ戦略を実装します。

この講師主導型のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルの開発者と DevOps エンジニア向けです。Prometheus と Grafana を使用してカスタムメトリクスを効果的にエクスポートおよび監視する方法を学びます。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• カスタムメトリクスがアプリケーション監視における重要性を理解する。
• アプリケーションに Prometheus 用のカスタムメトリクスをエクスポートするためのインストゥルメンテーションを行う。
• Grafana でダッシュボードを作成し、カスタムメトリクスを可視化する方法を設定する。
• 開発ライフサイクルに監視を統合するためのベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetesクラスターを監視するためのスキルを向上させたい上級レベルのKubernetes管理者およびDevOpsエンジニア向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Kubernetes監視用にPrometheusとGrafanaをセットアップする。
• ポッド、ノード、およびサービスの主要なメトリクスを監視する。
• クラスターの健全性とパフォーマンスを可視化するための動的なダッシュボードを作成する。
• 事前に対処できる問題解決のためのアラート戦略を実装する。
• Kubernetes環境での監視ソリューションのスケーリングに関するベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で行われ、高度なアラーティングと自動化スキルをGrafanaおよびPrometheusで向上させたい中上級レベルのDevOpsエンジニアおよびSREプロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• Prometheusで高度なアラートルールの作成と管理
• ウェブフックを使用してPrometheus Alertmanagerを外部ツールと統合する
• アラートへの自動応答により、問題の解決を迅速化する
• Grafanaを使用してアラートを効果的に可視化および管理する

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、クラウドとDevOpsエンジニアの中級者を対象としており、GrafanaとPrometheusを使用してクラウドオブザーバビリティを向上させたい方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• GrafanaとPrometheusをクラウドプラットフォームに統合することの利点を理解する。
• クラウドベースのリソースの監視のためにPrometheusを設定する。
• クラウドサービスのメトリクスを可視化するためにGrafanaを構成する。
• 監視のスケーラビリティのためにクラウドネイティブツールと統合を利用する。

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、中級レベルのDevOpsおよびSREプロフェッショナル向けです。GrafanaとPrometheusを使用してインパクトのあるダッシュボードを作成し、監視プラクティスを最適化したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効果的なダッシュボードを設計するためのベストプラクティスを理解します。
• 高度なGrafanaダッシュボード要素を作成および構成します。
• Grafanaテンプレーティングを使用して、動的かつ再利用可能なダッシュボードを活用します。
• アラートメカニズムの実装により運用認識を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、初級レベルのシステム管理者や DevOps エンジニアを対象としています。Grafana と Prometheus を使用した核心的な監視スキルを身に付けることを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• IT 環境での監視の目的と重要性を理解する。
• 基本的な監視タスクのために Grafana と Prometheus をインストールおよび構成する。
• システムのパフォーマンスを可視化するためのシンプルなダッシュボードとアラートを作成する。
• システムの可用性とパフォーマンスを監視する際のベストプラクティスを適用する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、意味深く魅力的なデータ可視化を作成したい初級レベルのデータサイエンティストを対象としています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Google Colab をデータ可視化に設定し、操作する。
• Matplotlib を使用してさまざまな種類のプロットを作成する。
• Seaborn を使用して高度な可視化技術を利用する。
• プレゼンテーションと明瞭性のためにプロットをカスタマイズする。
• 可視化ツールを使用してデータを効果的に解釈し、プレゼンテーションを行う。

この講師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、初心者の IT プロフェッショナルや DevOps 専門家を対象としており、Grafana と Prometheus の基本を学ぶことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Grafana と Prometheus の目的と主な機能を理解する。
• Linux 環境に Grafana と Prometheus をインストールおよび設定する。
• Grafana で基本的なデータソースとダッシュボードをセットアップする。
• Prometheus を使用してシステムのメトリクスを監視し、データを可視化する。

Elastic Stack (ELK)は、複数のソースからリアルタイムでログデータを検索、分析、可視化するための強力なプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、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。彼らが分散ログデータの管理、アラートの自動化、高度な可視化とダッシュボードの作成にELKの知識を深めることを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• データベースを含む複数のソースから高度な取り込みと解析フローを構成する。
• 異なるチームや使用ケース向けにカスタマイズされたKibanaダッシュボードを作成する。
• メール通知と条件ベースのアラートを実装する。
• 正規表現を使用してログでの検索精度を向上させる。
• セキュアなログ環境のためのユーザー権限とアクセス権限を管理する。
• Elasticsearch REST APIを使用して自動化と統合を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルまでのIT専門家を対象としており、GrafanaとGLPIの管理に関する知識と実践的なスキルを習得することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Grafanaで異なる可視化方法を使用してダッシュボードを作成およびカスタマイズする。
• 監視のためのアラートと通知を実装する。
• ユーザーアカウント、チーム、および権限を管理する。
• ハードウェアやソフトウェアの在庫を含むIT資産を効果的に管理する。
• ユーザー支援とチケット管理のためのヘルプデスクシステムを実装する。

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、中級レベルの管理者と開発者向けです。Elasticsearch の管理方法や Kibana での高度なダッシュボード開発技術、システムの維持管理などを深く理解したい方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことを Able to となります：

• 高度な管理とダッシュボード開発のために Elasticsearch と Kibana の環境をセットアップおよび構成する。
• Elasticsearch 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する。
• 高度なクエリとフィルターを開発して、Elasticsearch データから重要な洞察を抽出する。
• さまざまな可視化タイプと技術を使用して Kibana で対話型ダッシュボードを設計および構築する。
• Elasticsearch と 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する。

データ分析は、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援するためにデータを検査、クリーニング、変換、モデル化するプロセスです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けに設計されており、パフォーマンスと意思決定支援のためにデータを効果的に管理、分析、可視化する方法を学ぶことができます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• データベースを作成および管理する。
• 回帰、分類、基本的な機械学習モデルを適用する。
• Excel と Power BI を使用して動的レポートとダッシュボードを開発する。
• 統計的手法を使用して意思決定を支援し、トレンドを分析する。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

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版を希望する場合は、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は、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、高度なGrafana機能とコンポーネントを学び、活用したい中級レベルのデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 高度なGrafana概念とコンポーネントの深い理解を獲得します。
• テンプレート変数と動的ダッシュボードを使用して、データ可視化を強化します。
• 高度なクエリにGrafana Query Language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、および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。

この研修を終了した参加者は、データサイエンスとその関連技術、手法、ツールについて、実際の世界で活用できる理解を得ることができます。

参加者は演習を通じてこの知識を実践に活かす機会があります。グループでの交流や講師からのフィードバックはクラスの重要な部分を構成します。

コースはデータサイエンスの基本概念の紹介から始まり、その後、データサイエンスで使用されるツールと手法に進んでいきます。

対象者

• 開発者
• 技術アナリスト
• ITコンサルタント

コース形式

• 講義と討論、演習および実践的な練習を組み合わせたもの

注意事項

• このコースのカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データアナリストが Python と Plotly、Dash を使用して分析アプリケーションを構築することを目指します。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります:

• リアルタイムのインタラクティブダッシュボードを設定し、ストリーミングで更新されるデータを表示します。
• Python を使用してデータサイエンスソリューションのためのインタラクティブダッシュボードを構築します。
• 高度な認証方法を使用してインタラクティブダッシュボードを保護します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は複数デバイスに対応するレスポンシブなウェブベースのデータ駆動型可視化を作成する方法を学びます。

• D3を使用して対話型グラフィックス、情報ダッシュボード、インフォグラフィック、地図を作成します。
• jQueryのような選択を使用してHTMLを制御します。
• 要素を選択しデータと結合することでDOMを変換します。
• 印刷出版物で使用するSVGをエクスポートします。

このコースは、データマイニングと知識発見の分野で働くエンジニアや意思決定者を対象としています。

効果的なプロットの作成方法や、意思決定者に魅力的に見え、隠れた情報を理解するのに役立つデータの表現方法について学習します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は異なるオーディエンス向けにデータを可視化し、報告するためのスキル、戦略、ツール、およびアプローチを学びます。実際の事例も分析・討論され、データ可視化ソリューションがどのように現実世界で活用され、データから意味を導き出し、重要な問いに答えるかが示されます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 最も適した強調表示、配置、色設定を使用して、魅力的なタイトル、サブタイトル、注釈付きのレポートを作成します。これは読みやすさとユーザーフレンドリーさを重視しています。
• オーディエンスの情報ニーズと興味に合わせたチャートを設計します。
• 与えられたデータセットに対して最適なチャートタイプを選択します（円グラフや棒グラフ以外）。
• 最も価値ある関連性のあるデータを迅速かつ効率的に特定し、分析します。
• レポートに含める最適なファイル形式を選択します（グラフ、インフォグラフィック、参考文献、GIFなど）。
• 時系列データ、全体と部分の関係、地理的パターン、ネストされたデータを表示するための効果的なレイアウトを作成します。
• 感情分析、タイムライン、カレンダー、図などの質的およびテキストベースのデータを表示するために効果的な色分けを使用します。
• 仕事に最適なツール（Excel、R、Tableau、マッピングプログラムなど）を選択します。
• ビジュアル化のためにデータセットを準備します。

このコースでは、人間の知覚について学び、それを活用して最良の洞察を提供する方法を学びます。デザイン理論（ゲシュタルト法則、予注意属性、包含性）に慣れることで、視覚的デザインの基礎を理解します。また、探索的分析と説明的分析の類似点と違いも理解します。さまざまなチャートの使用方法を学び、最も適切なチャートを選ぶ方法を学習します。コース終了時には、Tableauソフトウェアを使用して作成した視覚化にデザイン原則を実装する方法を知っていることでしょう。

日本で開催されるこのインストラクター主導の実践的なトレーニングは、ELK スタック (Elasticsearch, Logstash, Kibana) を設定したいシステム管理者を対象としています。なお、このコースの開催には最低3人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議論から始まり、その後実践的なラボワークに移ります。手を動かす演習が重要な部分を占めており、参加者はフィードバックを受けながら知識を実践する機会を得られます。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Rの基本を習得し、データ操作の方法を学びたい初級者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Rプログラミング環境とRStudioインターフェースを理解する。
• Rコマンドとパッケージを使用してデータセットをインポート、操作、探索する。
• 基本的な統計分析とデータ要約を行う。
• ベースRとggplot2の両方を使用して可視化を作成する。
• ワークスペース、スクリプト、パッケージを効果的に管理する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンサイトまたはリモート）で開催され、データアナリストを対象としています。Grafanaを使用してデータを監視および可視化する方法について学びます。

このトレーニングを終了すると、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を作成するために必要な開発環境のセットアップ。
• 高可用性のためにGrafanaを設定する方法。
• パネルとダッシュボードにデータをカスタマイズする方法。
• 軽快な読み込み速度のためにリバースプロキシの設定。

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、データを Grafana と Graphite で可視化および監視したいウェブ開発者と DevOps エンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• システムとアプリケーションに関するメトリックを集約し、可視化する。
• アプリケーションメトリックを収集する StatsD クライアントを作成する。
• 情報豊富で動的なダッシュボードを Grafana で構築する。
• バックエンドのパフォーマンスから洞察を得る。

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

Kibanaは、Elasticsearchと連携する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を検索、表示、操作することができます。さまざまなチャート、テーブル、マップで高度なデータ分析を簡単に実行し、データを可視化できます。

Kibanaは大量のデータを理解するのに役立ちます。シンプルでブラウザベースのインターフェースにより、動的なダッシュボードを作成して共有でき、Elasticsearchクエリの変更をリアルタイムで表示します。

このコースは、商業用 MATLAB パッケージの代替プログラムを知りたい方のために設けられています。3日間のトレーニングでは、環境での移動方法やデータ分析と工学計算を行うための OCTAVE パッケージに関する包括的な情報を提供します。対象者は初心者だけでなく、既にプログラムを知っているが知識を体系化し、スキルを向上させたい方でも適しています。他のプログラミング言語の知識は必須ではありませんが、それがあると学習者の知識獲得が大いに助けられます。このコースでは、多くの実践的な例を通じてプログラムの使用方法を示します。

インタラクティブなダッシュボードの作成に必要なデータの取得と変換方法を学びます

Power BI は最も人気のあるデータビジュアライゼーションツールおよびビジネスインテリジェンスツールの一つです。Power BI は、異なるソースからデータを取得し、データを変換して美しいレポートを作成するために使用されるデータコネクタ、アプリケーション、ソフトウェアサービスの集合体です。

また、これらのレポートを組織内に公開することも可能で、モバイルデバイスやタブレットなどでアクセスできます。この Power BI チュートリアルでは、複数のデータソースへの接続、データ変換、チャートやテーブル、マトリックス、地図などのレポート作成方法をステップバイステップで説明します。

Microsoft Power BI は、企業データを豊かなビジュアルに変換し、新しい思考方法やデータの整理方法を提供することで、目標達成に重要なことに集中できるようにします。このコースでは、Power BI Online と Power BI Desktop の両方をカバーします。

対象者:

このコースは、ビジネスマネージャー、レポート開発者、アナリスト、プロジェクトマネージャー、チームリーダー向けです。

コース修了時

このコースを修了すると、学生は以下のトピックの基本的な理解を得ることができ、学んだ概念を活用および実装する能力が身に付きます。

• Power BI
• Power BI Desktop
• CSV、TXT、Excel ワークシートの操作
• データベースへの接続
• データの結合、グループ化、要約、計算
• レポート作成
• Power BI Online

Microsoft Power BI は、データ分析と洞察の共有を行うための無料のSoftware as a Service (SaaS) スイートです。Power BI ダッシュボードは、最も重要なメトリックを一か所に集めた360度ビューを提供し、リアルタイムで更新され、すべてのデバイスで利用できます。

この講師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）では、ビジネスマネージャー、ビジネスアナリスト、データアナリスト、レポート開発者、チームリーダーが完璧なPower BI ダッシュボードを設計する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 重要なルールに従って美しい効率的なダッシュボードを設計します。
• 表示するデータの種類に基づいて適切なチャートを選択します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、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）では、参加者はサンプルデータセットを使用して Microsoft Power BI を使用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• 視覚的に魅力的なダッシュボードを作成し、データから価値ある洞察を得ることができます。
• 複数のデータソースからデータを取得して統合することができます。
• ビジュアライゼーションを作成してチームメンバーと共有することができます。
• Power BI Desktop でデータを調整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（オンラインまたはオンサイト）は、Pythonを使用して直接コードから対話型のデータ可視化を作成したいデータアナリストやデータサイエンティスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Pythonでデータ可視化を開始するために必要な開発環境を設定します。
• データ可視化の核心的な概念、ユースケース、およびツールを理解します。
• Pythonで利用可能なさまざまなライブラリ（Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium）を探索します。
• Pythonを使用して折れ線グラフ、統計グラフ、地理空間データなどの複雑なデータ可視化を作成する方法を学びます。
• データの提示と解釈のための最良の実践とテクニックを知ります。

この講師主導型の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）では、Qlik Sense で関連モデルを開発したいデータアナリストとウェブ開発者を対象としています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• データサイエンスに Qlik Sense を適用する。
• Qlik Sense のインターフェースを使用し、ナビゲートする。
• AI との対話によりデータリテラシーを持つ労働力を構築する。
• Qlik Sense を使用してデータ駆動型企業を作成する。

この講師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）では、参加者はQlikViewでの開発を始めることを学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• QlikViewのインストールと設定を行う。
• QlikViewスクリプトを使用してさまざまなソースからのデータを変換する。
• QlikViewでデータモデルを作成する。

Tableauは、ビジネスインテリジェンスおよびデータ可視化ツールです。Pythonは、広く使用されているプログラミング言語で、さまざまな統計的手法や機械学習手法をサポートしています。Tableauのデータ可視化機能とPythonの機械学習能力を組み合わせることで、開発者は複数のビジネスユースケース向けに高度なデータ分析アプリケーションを迅速に構築できます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はTableauとPythonを組み合わせて高度な分析を行う方法を学びます。TableauとPythonの統合はTabPy APIを通じて行われます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• TabPy APIを使用してTableauとPythonを統合する
• 複雑なビジネスシナリオを数行のPythonコードで分析する

対象者

• 開発者
• データサイエンティスト

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、および実践的な練習が中心

このコースは、Tableau の初心者やリフレッシュが必要な方々向けに設計されています。初回の可視化を作成するまでの手順を丁寧に案内します。また、Tableau での可視化に必要な基本的なデザイン原則も学びます。コース終了時には、幅広い聴衆とあなたの洞察を共有できるようになるでしょう。

Tableau は人々がデータを視覚化し、理解するのを助けます。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、BusinessEventsとActiveMatrix Service Busを使用してイベント駆動型アプリケーションを開発、デプロイ、管理することを目指す開発者向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to:

• 開発を開始するための必要な開発環境をセットアップします。
• 分散型、状態保持型、ルールベースのイベント処理システムを構築します。
• 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します。
• 大規模でデータ駆動型のアプリケーションでのイベント応答時間を短縮します。
• 不正検知、追跡・トラッキング、リアルタイム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、エンジニア、研究者、データアナリストを対象としており、TIBCO Statisticaの機能を使用して分析ワークフローとモデルを作成することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• TIBCO Statisticaのプログラムをインストールし、ナビゲートしてデータ分析プロジェクトを作成および管理します。
• 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ます。
• TIBCO Statisticaを使用してビッグデータと機械学習に関する高度なトピックを探求します。

対象者

コースの形式

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to 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、参加者は Tidyverse のツールを使用してデータを操作し、可視化する方法を学びます。

Tidyverse は、データのクリーニング、処理、モデリング、および可視化に使用される多目的 R パッケージのコレクションです。含まれるパッケージには ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble などがあります。

• R 言語の初心者
• データ分析とデータ可視化の初心者

• レクチャー、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオンを組み合わせた形式

• データ分析を行い、魅力的な可視化を作成する
• サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を導き出す
• 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
• 加工したデータを情報豊富な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変換する
• Excel, CSV, SPSS ファイルなどの多様なデータソースからデータをインポートし、フィルタリングする

この4日間のコースは、Tableauの初心者向けです。このコースでは、Tableauのすべての機能に慣れることと、他の人とデータビジュアライゼーションを作成して共有する方法を学びます。コースでは、データへの接続から計算の作成、チャートの選択、ダッシュボードの構築、そして作品の公開までのすべての手順を案内します。

このコースは、各トピックに専念した講義と実践的な演習で構成されています。最後には30分間のテストと60分間のプロジェクト課題があります。

コースの主要項目:

• Tableauインターフェースに慣れること
• データへの接続と操作
• Tableau機能の使用
• 洞察的なビジュアライゼーションを作成する
• 広範な聴衆に作品を共有する

コース形式:

• 対話型の講義とディスカッション
• 多くの演習と実践
• ライブラボ環境での手動実装
• コース終了時の知識テストとプロジェクト課題