Fakt, że dostaliśmy gotowe rozwiązania na zadane problemy + pokazanie szerokiego spektrum zastosowań + przekazane kompendium wiedzy.
Wojciech Michalak - UNILEVER POLAND SERVICES SP. Z O.O.
Szkolenia Business Intelligence
Business Intelligence (BI) training
Opinie uczestników
Plany Szkoleń Business Intelligence
| Kod | Nazwa | Czas trwania | Charakterystyka kursu |
|---|---|---|---|
| mdlmrah | Model MapReduce w implementacji oprogramowania Apache Hadoop | 14 godz. | Szkolenie skierowane jest do organizacji chcących wdrożyć rozwiązania pozwalające na przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą klastrów. Data Mining i Bussiness Intelligence Wprowadzenie Obszary zastosowań Możliwości Podstawy eksploracji danych i odkrywania wiedzy Big data Co rozumiemy pod pojęciem Big data? Big data a Data mining MapReduce Opis modelu Przykładowe zastosowanie Statystyki Model klastra Hadoop Czym jest Hadoop Instalacja Podstawowa konfiguracja Ustawienia klastra Architektura i konfiguracja Hadoop Distributed File System Komendy i obsługa z konsoli Narzędzie DistCp MapReduce i Hadoop Streaming Administracja i konfiguracja Hadoop On Demand Alternatywne rozwiązania |
| 3119 | Business Intelligence w MS SQL Server 2008 | 14 godz. | Szkolenie poświęcone jest podstawom tworzenia hurtowni danych bazujących na środowisku MS SQL Server 2008. Uczestnik zdobędzie podstawy dotyczące projektowania i budowy hurtowni danych pracującej pod MS SQL Server 2008. Zdobędzie wiedzę jak zbudować prosty proces ETL w oparciu o SSIS a następnie zaprojektować i zaimplementować kostkę danych za pomocą SSAS. Uczestnik będzie potrafił zarządzać bazami OLAP: tworzenie i usuwanie baz OLAP, procesowanie partycji, modyfikacje on-line. Uczestnik nabędzie wiedzę o skryptach XML/A i języku MDX. podstawy, cele i zastosowania hurtowni danych, typy serwerów hurtowni danych, podstawy budowania procesów ETL w SSIS, podstawowy projekt kostki danych w Analysis Services: grupy miar, miary, wymiary, hierarchie, atrybuty, rozwijanie projektu kostki danych: miary kalkulowane, partycje, perspektywy, translacje, akcje, KPI, budowanie i deployowanie kostki, procesowanie partycji, podstawy XML/A: tworzenie partycji, procesowanie całościowe i inkrementacyjne, usuwanie partycji, procesowanie agregacji, podstawy języka MDX. |
| 6550 | Business Intelligence w MS SQL Server 2012 | 14 godz. | Szkolenie poświęcone jest podstawom tworzenia hurtowni danych bazujących na środowisku MS SQL Server 2012. Uczestnik zdobędzie podstawy dotyczące projektowania i budowy hurtowni danych pracującej pod MS SQL Server 2012. Zdobędzie wiedzę jak zbudować prosty proces ETL w oparciu o SSIS a następnie zaprojektować i zaimplementować kostkę danych za pomocą SSAS. Uczestnik będzie potrafił zarządzać bazami OLAP: tworzenie i usuwanie baz OLAP, procesowanie partycji, modyfikacje on-line. Uczestnik nabędzie wiedzę o skryptach XML/A i języku MDX. podstawy, cele i zastosowania hurtowni danych, typy serwerów hurtowni danych, podstawy budowania procesów ETL w SSIS, podstawowy projekt kostki danych w Analysis Services: grupy miar, miary, wymiary, hierarchie, atrybuty, rozwijanie projektu kostki danych: miary kalkulowane, partycje, perspektywy, translacje, akcje, KPI, budowanie i deployowanie kostki, procesowanie partycji, podstawy XML/A: tworzenie partycji, procesowanie całościowe i inkrementacyjne, usuwanie partycji, procesowanie agregacji, podstawy języka MDX. |
| 68780 | Apache Spark | 14 godz. | Why Spark? Problems with Traditional Large-Scale Systems Introducing Spark Spark Basics What is Apache Spark? Using the Spark Shell Resilient Distributed Datasets (RDDs) Functional Programming with Spark Working with RDDs RDD Operations Key-Value Pair RDDs MapReduce and Pair RDD Operations The Hadoop Distributed File System Why HDFS? HDFS Architecture Using HDFS Running Spark on a Cluster Overview A Spark Standalone Cluster The Spark Standalone Web UI Parallel Programming with Spark RDD Partitions and HDFS Data Locality Working With Partitions Executing Parallel Operations Caching and Persistence RDD Lineage Caching Overview Distributed Persistence Writing Spark Applications Spark Applications vs. Spark Shell Creating the SparkContext Configuring Spark Properties Building and Running a Spark Application Logging Spark, Hadoop, and the Enterprise Data Center Overview Spark and the Hadoop Ecosystem Spark and MapReduce Spark Streaming Spark Streaming Overview Example: Streaming Word Count Other Streaming Operations Sliding Window Operations Developing Spark Streaming Applications Common Spark Algorithms Iterative Algorithms Graph Analysis Machine Learning Improving Spark Performance Shared Variables: Broadcast Variables Shared Variables: Accumulators Common Performance Issues |
| wdneo4j | Wprowadzenie do Neo4j - grafowej bazy danych | 7 godz. | Wprowadzenie do Neo4j Instalacja i konfiguracja Struktura aplikacji Neo4j Relacyjne i grafowe sposoby reprezentacji danych Model grafowy danych Czy zagadnienie można i powinno reprezentować się jako graf? Wybrane przypadki użycia i modelowanie wybranego zagadnienia Najważniejsze pojęcia modelu grafowego Neo4j: Węzeł Relacja Właściwość Etykieta Język zapytań Cypher i operacje na grafach Tworzenie i zarządzanie schematem za pomocą języka Cypher Operacje CRUD na danych Zapytania Cypher oraz ich odpowiedniki w SQL Algorytmy grafowe wykorzystywane w Neo4j Interfejs REST Podstawowe zagadnienia administracyjne Tworzenie i odtwarzanie kopii zapasowych Zarządzanie bazą z poziomu przeglądarki Import i eksport danych w uniwersalnych formatach |
| powerbi | Power BI | 14 godz. | Architektura Power BI Źródła danych Źródła danych on-premises i online Transformacje danych + język M Bezpośrednie połączenia do wybranych źródeł (SQL Server, OLAP) Modelowanie Związki między tabelami (jedno- i wielokierunkowe filtrowania danych) DAX - szablony i najlepsze praktyki Wprowadzenie do DAX - najczęściej stosowane funkcje i kontekst obliczeń - Praca z wymiarem czasu (m.in. okresy fiskalne, porównywanie okresów, YTD) - Hierarchie parent-child - Filtrowanie danych względem hierarchii - Popularne szablony DAX Wizualizacje Interaktywna analiza danych Wybór odpowiednich wizualizacji Filtry, grupowania, wykluczenia Wizualizacja na mapach Wizualizacje z wykorzystaniem języka R Rozszerzenia wizualizacji (tzw. custom visuals) Zarządzanie dostępem do danych - mechanizm Row-Level Security Praca grupowa i mobilna z Power BI Pulpity i raporty Mechanizm Q&A Obszary robocze Aplikacje mobilne Q&A - sesja pytań i odpowiedzi |
Najbliższe szkolenia
| Szkolenie | Data Kursu | Cena szkolenia [Zdalne / Stacjonarne] |
|---|---|---|
| Model MapReduce and Apache Hadoop - Toruń, ul. Żeglarska 10/14 | wt., 2017-07-11 09:00 | 5000PLN / 3100PLN |
| Business Intelligence w MS SQL Server 2012 - Warszawa, ul. Złota 3/11 | wt., 2017-07-11 09:00 | 8570PLN / 2997PLN |
| Apache Spark - Zielona Góra, ul. Reja 6 | wt., 2017-07-11 09:00 | 18260PLN / 6033PLN |
Other regions
Other countries
Consulting
Szkolenie Business Intelligence, Business Intelligence boot camp, Szkolenia Zdalne Business Intelligence, szkolenie wieczorowe Business Intelligence, szkolenie weekendowe Business Intelligence
, kurs zdalny Business Intelligence, Trener Business Intelligence, lekcje UML,Kursy Business Intelligence,Kurs Business Intelligence, e-learning Business Intelligence, nauczanie wirtualne Business Intelligence, edukacja zdalna Business Intelligence, nauka przez internet Business Intelligence, wykładowca Business Intelligence
, instruktor Business Intelligence
