Szkolenia Business Intelligence w Olsztyn

This instructor-led, live training in Olsztyn (online or onsite) is aimed at intermediate-level data professionals who wish to learn how to use Datameer to prepare, analyze, and visualize data using modern techniques, guided workflows, and the latest Datameer interface.

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

• Create and manage data projects within Datameer's workspace.
• Connect to modern data platforms including Snowflake, cloud storage, and databases.
• Perform data transformation using visual, code-free workflows or SQL.
• Collaborate with teams using metadata management and project sharing.
• Use visual exploration tools to profile and understand datasets.
• Create and share rich data visualizations and dashboards.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków finansowych, którzy chcą skutecznie zintegrować sztuczną inteligencję z procesami analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zastosowanie AI w analizie danych specyficznej dla branży finansowej.
• Rozwijać umiejętności budowania modeli predykcyjnych i preskryptywnych do analizy finansowej.
• Dowiedz się, jak wdrożyć algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania danych finansowych.
• Ulepszać wizualizację danych i interpretować złożone wnioski oparte na sztucznej inteligencji w celu podejmowania decyzji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków biznesowych na średnim poziomie, którzy chcą tworzyć, zarządzać i administrować pulpitami nawigacyjnymi za pomocą Amazon QuickSight.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć korzyści, przypadki użycia i kluczowe funkcje Amazon QuickSight.
• Nauczyć się łączyć QuickSight z wieloma źródłami danych i tworzyć interaktywne wizualizacje danych i pulpity nawigacyjne.
• Stosować zabezpieczenia i kontrolę dostępu w QuickSight.
• Wykorzystaj możliwości uczenia maszynowego wbudowane w QuickSight, aby uzyskać lepszy wgląd w dane.
• Projektuj, twórz i dostosowuj pulpity nawigacyjne QuickSight, aby wydobywać i wizualizować informacje biznesowe.

This instructor-led, live training in Olsztyn (online or onsite) is aimed at intermediate-level data and business analysts who wish to use BIRT to effectively create and deploy business intelligence reports.

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

• Understand the architecture and components of the BIRT framework.
• Design and create informative, dynamic reports using BIRT Report Designer.
• Use BIRT’s scripting capabilities to add business logic to reports.
• Optimize and deploy BIRT reports within web applications and standalone applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i analityków danych, którzy chcą wykorzystać Oracle BI do wydobywania cennych informacji z ich danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Efektywne poruszanie się po interfejsie Oracle BI i korzystanie z niego. Tworzenie i dostosowywanie raportów i pulpitów nawigacyjnych dostosowanych do potrzeb biznesowych. Przeprowadzanie analiz ad-hoc przy użyciu różnych narzędzi BI. Wykorzystanie zaawansowanych funkcji do kompleksowej eksploracji danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i analityków danych, którzy chcą wykorzystać moc SAS BI do wydobywania znaczących informacji z danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Efektywne poruszanie się po interfejsie SAS BI i korzystanie z niego. Tworzenie niestandardowych raportów i pulpitów nawigacyjnych dostosowanych do potrzeb biznesowych. Przeprowadzanie analiz ad-hoc przy użyciu różnych narzędzi BI. Wykorzystanie zaawansowanych funkcji do kompleksowej eksploracji danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i analityków danych, którzy chcą zdobyć podstawowe umiejętności w zakresie korzystania z SAP BusinessObjects BI do przekształcania surowych danych w znaczące spostrzeżenia.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Nawigacja i korzystanie z interfejsu SAP BusinessObjects BI. Tworzenie i dostosowywanie raportów biznesowych i pulpitów nawigacyjnych. Wykonywanie analiz ad-hoc przy użyciu różnych narzędzi BI. Wykorzystanie zaawansowanych funkcji do dogłębnej eksploracji danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą opanować zaawansowane techniki integracji i wizualizacji danych w Looker Studio i dowiedzieć się, jak łączyć różne źródła danych, projektować atrakcyjne pulpity nawigacyjne i automatyzować przepływy pracy raportowania, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Łączyć i integrować wiele źródeł danych w Looker Studio.
• Tworzyć niestandardowe metryki i pola obliczeniowe do dostosowanej analizy.
• Projektować zaawansowane wizualizacje, w tym interaktywne filtry i wykresy.
• Automatyzować procesy raportowania w celu aktualizacji danych w czasie rzeczywistym.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie wizualnego opowiadania historii i dostosowywania raportów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i zaawansowanych konsultantów i specjalistów ds. finansów, którzy chcą przygotować się do certyfikacji Cognos Analytics i zdobyć wiedzę w zakresie analizy danych finansowych, w tym modułów dotyczących zobowiązań, skarbu i wydatków.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Efektywnie nawigować i wykorzystywać interfejs Cognos Analytics.
• Opracowywać i dostosowywać raporty finansowe i pulpity nawigacyjne.
• Zarządzać modelami danych i optymalizować zapytania.
• Przygotować się do egzaminu certyfikacyjnego Cognos Analytics.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność i wydajność, wykorzystując zaawansowane funkcje Excel i Google Sheets do organizacji danych, analizy i współpracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Nawigować i wykorzystywać podstawowe funkcje Excel i Google Sheets.
• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć przydatne informacje przy użyciu zaawansowanych technik arkusza kalkulacyjnego.
• Współpracować w czasie rzeczywistym przy użyciu Google Sheets w celu płynnej pracy zespołowej.
• Tworzenie szablonów wielokrotnego użytku do raportowania, śledzenia i zarządzania projektami.

Microsoft Fabric to zintegrowana platforma analityczna, która łączy inżynierię danych, integrację danych, magazynowanie danych, naukę o danych, analitykę w czasie rzeczywistym oraz biznes intelligence pod jednym dachem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców zajmujących się danymi na poziomie średnim, którzy chcą wykorzystać Microsoft Fabric do budowy nowoczesnych rozwiązań danych z zintegrowanymi narzędziami analityki, zarządzania i wizualizacji.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć składniki Microsoft Fabric oraz sposób ich integracji z ekosystemem Microsoft.
• Tworzyć i zarządzać przestrzeniami pracy Fabric z odpowiednim zarządzaniem dostępem.
• Budować i zarządzać Lakehouse w celu scentralizowania i analizowania danych.
• Korzystać z notesów do eksploracyjnej analizy i transformacji danych za pomocą Python i SQL.
• Tworzyć i automatyzować przepływy danych za pomocą wizualnych pipelinów.
• Modelować i zarządzać danymi za pomocą warstw Data Warehouse i Semantic Model.
• Projektować i publikować interaktywne dashboardy za pomocą Power BI w Fabric.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Implementacja z ręką na pulsie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.

• Przegląd platformy i jej składników
• Integracja z Microsoft 365 i innymi usługami Microsoft
• Różnice między Data Factory, Synapse i Fabric

• Zrozumienie przestrzeni pracy Fabric
• Tworzenie i organizowanie przestrzeni pracy
• Uprawnienia i zarządzanie dostępem

• Koncepcja Lakehouse: połączenie Data Lake + Data Warehouse
• Tworzenie Lakehouse w Fabric
• Importowanie i zarządzanie danymi

• Wprowadzenie do notesów (Python, SQL)
• Tworzenie i uruchamianie notesów w Fabric
• Przypadek użycia eksploracyjnej analizy i transformacji danych

• Koncepcje ETL w Microsoft Fabric
• Tworzenie wizualnych pipelinów do pobierania i transformacji danych
• Harmonogramowanie i monitorowanie przepływów danych

• Tworzenie Data Warehouse w Fabric
• Modelowanie tabel i relacji
• Integracja z innymi źródłami danych i warstwami

• Co to jest model semantyczny i dlaczego jest ważny
• Tworzenie i edycja modeli analitycznych
• Miary, hierarchie i wskaźniki kluczowe wydajności (KPI)

• Połączenie z modelem semantycznym
• Najlepsze praktyki w projektowaniu dashboardów
• Udostępnianie i publikowanie raportów w Fabric

• Analitycy i inżynierowie danych
• Business intelligence developers
• Specjaliści IT pracujący na platformach danych Microsoft

• Zrozumienie podstawowych pojęć dotyczących danych i usług chmurowych
• Doświadczenie z narzędziami analityki danych, takimi jak Power BI lub SQL
• Znajomość środowisk Microsoft 365

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i administratorów systemów, którzy chcą nauczyć się i używać Sisense do manipulacji i wizualizacji dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznanie podstawowych koncepcji Sisense i sposobu jego działania.
• Utwórz pulpit nawigacyjny Sisense, aby wizualizować duże zbiory danych i podejmować decyzje biznesowe oparte na danych.
• Łącz i zarządzaj danymi z wielu źródeł.
• Używaj Sisense do szybkiego manipulowania danymi i ich wizualizacji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla administratorów IT na średnim poziomie, którzy chcą używać Plunk do profilowania i zarządzania infrastrukturą IT, optymalizacji architektury systemu, skutecznego rozwiązywania problemów i wykorzystania możliwości Splunk do kompleksowej analizy danych i monitorowania w czasie rzeczywistym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć i zarządzać kompletną infrastrukturą Splunk.
• Opanować architekturę i komponenty Splunk.
• Skutecznie rozwiązywać typowe i zaawansowane problemy.
• Wykorzystać pełny potencjał Splunk do analizy danych, monitorowania i raportowania.
• Administrować danymi wejściowymi, zarządzać użytkownikami i konfiguracjami systemu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów baz danych, którzy chcą poprawić swoje umiejętności tworzenia złożonych raportów, dostosowywania szablonów raportów i integracji JasperReports z innymi systemami.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować złożone, wielostronicowe raporty z zaawansowanymi układami, stałymi formularzami ze zmiennymi sekcjami i dynamiczną zawartością.
• Tworzyć zaawansowane wykresy, grafy i tabele przestawne w celu wizualizacji danych oraz integrować podraporty i grupowanie w celu szczegółowej reprezentacji danych.
• Wdrażać środki bezpieczeństwa, zarządzać uprawnieniami użytkowników i wykorzystywać JasperReports Server do planowania i dystrybucji raportów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców ds. danych i analityków danych, którzy chcą nauczyć się używania każdego narzędzia w palecie narzędzi dla programistów w Alteryx Designer.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Nauczyć się używania i konfigurowania wszystkich narzędzi w zakładce dla programistów.
• Projektować efektywne przepływy pracy w Alteryx za pomocą narzędzi dynamicznych, walidacyjnych i testowych.
• Nauczyć się używania narzędzi API do pobierania i parsowania danych z internetu.
• Używać narzędzi skryptowych Alteryx, w tym Python i R.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych lub każdego, kto chce korzystać z AWS QuickSight analizy i wizualizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia związane z AWS QuickSight.
• Używać AWS QuickSight do tworzenia analiz danych, raportów i spostrzeżeń.
• Używać AWS do tworzenia relacji między danymi w celu ulepszonej analizy.
• Poznać różne rodzaje wizualizacji w celu zrozumienia danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą zrozumieć teoretyczne aspekty Cognos 11, a także nauczyć się, jak skutecznie z niego korzystać.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć różnice i ulepszenia w Cognos 11 w porównaniu do Cognos 10.
• Wykorzystywać ulepszony moduł danych i funkcje zarządzania danymi w celu wydajniejszej obsługi danych.
• Wdrożyć najlepsze praktyki w celu płynnego przejścia i optymalnego wykorzystania Cognos 11.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla danych profesjonalistów o poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć rozwiązanie lakehouse z użyciem Microsoft Fabric.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i komponenty Microsoft Fabric.
• Skonfigurować i zarządzać Lakehouse z użyciem Microsoft Fabric.
• Wprowadzać i przekształcać dane z użyciem Apache Spark.
• Wykorzystywać tablice Delta Lake do wersjonowania i zarządzania danymi.
• Wdrażać kanały wprowadzania danych z użyciem Dataflows Gen2.
• Orchestrować kanały danych z użyciem Data Factory.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą używać Google Sheets do analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Budować arkusze kalkulacyjne za pomocą Google Sheets.
• Używać formuł, które działają zarówno w Google Sheets, jak i Excel.
• Formatować i analizować dowolne dane.
• Tworzyć wizualizacje danych za pomocą wykresów i grafów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie od początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą zbudować podstawowe umiejętności w zakresie wizualizacji danych i raportowania przy użyciu Looker Studio oraz nauczyć się łączyć źródła danych, skutecznie wizualizować informacje i uzyskiwać przydatne informacje.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe funkcje Looker Studio i jego przypadki użycia.
• Skonfigurować Looker Studio i połączyć się z różnymi źródłami danych.
• Tworzyć angażujące pulpity nawigacyjne z wykresami, grafami i filtrami.
• Dostosowywanie raportów dla określonych odbiorców i potrzeb biznesowych.
• Efektywnie współpracować i udostępniać pulpity nawigacyjne.

This instructor-led, live training in Olsztyn (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts who wish to deepen their understanding of Splunk and build upon their foundational knowledge acquired in Splunk Fundamentals 1.

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

• Conduct advanced searches using Splunk's powerful search commands and capabilities.
• Utilize subsearches, statistical commands, and evaluation functions to analyze data.
• Create sophisticated reports and dashboards with advanced visualization options.
• Implement alerts and scheduled reports for monitoring and notification purposes.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych informatyków, którzy chcą wykorzystać Stata do analizy statystycznej i zintegrować ją z R.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skutecznie wykorzystywać Stata do analizy danych i modelowania statystycznego.
• Porównać funkcjonalności Stata z SPSS i R.
• Zintegrować Stata z R w celu płynnego przetwarzania statystycznego.
• Rozwijać i automatyzować przepływy pracy przy użyciu Stata i R.

Szkolenie poświęcone jest podstawom tworzenia środowiska hurtowni danych w oparciu o MS SQL Server 2008.

Uczestnik kursu zdobywa podstawy projektowania i budowy hurtowni danych działającej w oparciu o MS SQL Server 2008.

Zdobędzie wiedzę jak zbudować prosty proces ETL w oparciu o SSIS, a następnie zaprojektować i zaimplementować kostkę danych z wykorzystaniem SSAS.

Uczestnik będzie potrafił zarządzać bazą danych OLAP: tworzyć i usuwać bazę danych OLAP, przetwarzać zmiany partycji on-line.

Uczestnik zdobędzie wiedzę z zakresu tworzenia skryptów XML / A i MDX.

Excel jest wszechstronnym narzędziem, które znalazło szerokie zastosowanie w różnych obszarach, od analizy danych po zarządzanie projektami. Jego elastyczność i łatwość użytkowania sprawiają, że jest popularnym narzędziem do pracy z danymi i analizy w wielu dziedzinach. Excel umożliwia tworzenie arkuszy kalkulacyjnych, w których można wprowadzać dane, obliczać formuły, analizować dane i prezentować wyniki w formie tabel, wykresów czy raportów. Posiada bogaty zestaw wbudowanych funkcji matematycznych, statystycznych i finansowych, które ułatwiają wykonywanie obliczeń i analiz danych. Umożliwia generowanie różnego rodzaju wykresów (np. słupkowych, liniowych, kołowych) w oparciu o dane z arkusza, co pomaga wizualizować i prezentować dane. Excel oferuje narzędzia do sortowania, filtrowania, grupowania danych, a także tworzenia tabel przestawnych i analizy wstępnej danych. Wykorzystywany jest w biznesie do prowadzenia budżetów, planowania, śledzenia wydatków, analizy sprzedaży, tworzenia raportów finansowych itp. Może być używany do tworzenia harmonogramów, planów projektowych, zarządzania zadaniami i śledzenia postępów.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów danych, którzy chcą przeprowadzać zaawansowane wyszukiwanie, analizę i wizualizację danych przy użyciu Splunk.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Utworzenie aplikacji Splunk i dodatku technologicznego.
• Używaj różnych metod i źródeł wprowadzania danych.
• Wdrażanie zaawansowanego wyszukiwania, analizy i wizualizacji dużych zbiorów danych.
• Dostosowywanie i udostępnianie pulpitów nawigacyjnych i raportów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Python i R.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Stosować algorytmy do szybkiego kupowania i sprzedawania papierów wartościowych w wyspecjalizowanych przyrostach.
• Zmniejszyć koszty związane z handlem przy użyciu handlu algorytmicznego.
• Automatycznie monitorować ceny akcji i zawierać transakcje.

To ten prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą wykorzystać Alteryx do przetwarzania danych i wizualizacji danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystać Alteryx do poprawy biznesowych rozwiązań analitycznych i biznesowej analizy danych.
• Wykonawać operacje ETL bez pisania kodu.
• Wizualizować dane z użyciem pakietu analitycznego, takiego jak Excel.

Ten prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla naukowców danych, którzy chcą używać Alteryx do analizy danych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotować dane w Alteryx, aby później wizualizować w Power BI lub Excel.
• Tworzyć i wykonywać operacje ETL z minimalnym lub bez kodu.
• Wbudowywać niestandardowy kod R w Alteryx.

Program szkoleniowy "Big Data i AI w Bankowości" jest zaprojektowany w celu wyposażenia profesjonalistów w branży bankowej w niezbędne umiejętności i wiedzę do wykorzystania mocy Big Data i sztucznej inteligencji. Uczestnicy będą eksplorować podstawowe koncepcje, technologie oraz praktyczne zastosowania Big Data i AI w sektorze bankowym. Szkolenie będzie obejmować połączenie instrukcji teoretycznych, studiów przypadków, sesji praktycznych oraz dyskusji na temat implikacji regulacyjnych, aspektów etycznych i najlepszych praktyk.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

1. Zrozumieć Kluczowe Koncepcje: Zapewnić uczestnikom podstawową wiedzę o Big Data i AI, w tym o ich znaczeniu w sektorze bankowym.
2. Eksplorować Technologie: Zapoznać uczestników z podstawowymi technologiami Big Data, w tym Hadoop i Spark, oraz z istotnością baz danych NoSQL.
3. Wykorzystać Źródła Danych: Nauczyć uczestników identyfikowania i wykorzystywania różnych wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych dla skutecznych operacji bankowych.
4. Zastosowania AI: Ilustrować wykorzystanie technik AI w badaniach bankowych, takich jak ocena ryzyka, wykrywanie oszustw i modelowanie przewidywania.
5. Wdrożyć Analizę Danych: Wyposażić uczestników w umiejętności stosowania metod analizy danych do identyfikacji trendów i zarządzania ryzykiem w kontekstach bankowych.
6. Adresować Aspekty Etyczne: Omówić etyczne implikacje stosowania Big Data i AI w bankowości oraz ważność zgodności z regulacjami.
7. Przygotować się do Przyszłych Trendów: Przygotować uczestników do nawigowania przyszłych innowacji technologicznych i opracowania strategii dla integracji Big Data i AI w praktykach bankowych.

Postęp technologiczny i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia działalności w wielu branżach, w tym w administracji rządowej. [Generowanie danych rządowych i wskaźniki archiwizacji cyfrowej rosną ze względu na szybki rozwój urządzeń i aplikacji mobilnych, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań przetwarzania w chmurze i portali skierowanych do obywateli. W miarę jak informacje cyfrowe stają się coraz bardziej złożone, zarządzanie nimi, ich przetwarzanie, przechowywanie, zabezpieczanie i usuwanie również staje się bardziej złożone. Nowe narzędzia do przechwytywania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom uzyskać wgląd w nieustrukturyzowane dane. Rynek rządowy znajduje się w punkcie zwrotnym, zdając sobie sprawę, że informacje są strategicznym zasobem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane informacje, aby lepiej służyć i spełniać wymagania misji. W miarę jak liderzy rządowi dążą do ewolucji organizacji opartych na danych, aby skutecznie realizować misję, kładą podwaliny pod korelację zależności między zdarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Rozwiązania rządowe o wysokiej wartości będą tworzone z połączenia najbardziej przełomowych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi w chmurze
• Społecznościowe technologie biznesowe i sieci
• Big Data i analityka

IDC przewiduje, że do 2020 roku branża IT osiągnie wartość 5 bilionów dolarów, czyli o około 1,7 biliona dolarów więcej niż obecnie, a 80% wzrostu branży będzie napędzane przez technologie trzeciej platformy. W dłuższej perspektywie technologie te będą kluczowymi narzędziami do radzenia sobie ze złożonością coraz większej ilości informacji cyfrowych. Big Data jest jednym z inteligentnych rozwiązań branżowych i umożliwia rządowi podejmowanie lepszych decyzji poprzez podejmowanie działań w oparciu o wzorce ujawnione w wyniku analizy dużych ilości danych - powiązanych i niepowiązanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Osiągnięcie tych celów wymaga jednak znacznie więcej niż tylko gromadzenia ogromnych ilości danych. "Nadanie sensu tym objętościom Big Data wymaga najnowocześniejszych narzędzi i technologii, które mogą analizować i wydobywać użyteczną wiedzę z ogromnych i różnorodnych strumieni informacji"” Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Polityki Naukowej i Technologicznej Białego Domu napisali w poście na blogu OSTP.

Biały Dom zrobił krok w kierunku pomocy agencjom w znalezieniu tych technologii, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badań i Rozwoju Big Data. Inicjatywa ta obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi potrzebnych do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia Big Data, są niemal tak zniechęcające, jak zachęcająca jest jego obietnica. Jednym z nich jest efektywne przechowywanie danych. Jak zawsze, budżety są napięte, więc agencje muszą zminimalizować cenę za megabajt pamięci masowej i przechowywać dane w łatwo dostępnym miejscu, aby użytkownicy mogli je uzyskać, kiedy chcą i jak tego potrzebują. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa wyzwanie.

Skuteczna analiza danych jest kolejnym poważnym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które pozwalają im przeszukiwać góry danych, dostrzegając trendy, które mogą pomóc im działać bardziej efektywnie. (Niedawne badanie przeprowadzone przez MeriTalk wykazało, że federalni dyrektorzy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom zaoszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji).

Opracowane na zamówienie narzędzia Big Data również pozwalają agencjom zaspokoić potrzebę analizy ich danych. Na przykład Oak Ridge National Laboratory’s Computational Data Analytics Group udostępniła swój system analizy danych Piranha innym agencjom. System ten pomógł badaczom medycznym znaleźć powiązanie, które może ostrzegać lekarzy o tętniakach aorty przed ich wystąpieniem. Jest on również wykorzystywany do bardziej przyziemnych zadań, takich jak przeszukiwanie danych w celu połączenia kandydatów do pracy z menedżerami ds. rekrutacji.

Przegląd

Communication Dostawcy usług (CSP) stoją w obliczu presji na redukcję kosztów i maksymalizację średniego przychodu na użytkownika (ARPU), przy jednoczesnym zapewnieniu doskonałego doświadczenia klienta, ale ilość danych wciąż rośnie. Globalny ruch danych w sieciach komórkowych będzie rósł w tempie 78% rocznie (CAGR) do 2016 roku, osiągając 10,8 eksabajtów miesięcznie.

W międzyczasie CSP generują duże ilości danych, w tym rejestry szczegółów połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy, które wykorzystują podejmowanie decyzji w oparciu o dane, cieszą się 5-6% wzrostem produktywności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich cennych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych pozostają niewykorzystane. Ilość danych jest tak duża, że ich ręczna analiza jest niemożliwa, a większość starszych systemów oprogramowania nie nadąża, przez co cenne dane są odrzucane lub ignorowane.

Dzięki szybkiemu, skalowalnemu oprogramowaniu Big Data & Analytics&rsquo, dostawcy usług CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane w celu podejmowania lepszych decyzji w krótszym czasie. Różne produkty i techniki Big Data zapewniają kompleksową platformę oprogramowania do gromadzenia, przygotowywania, analizowania i prezentowania wniosków z dużych zbiorów danych. Obszary zastosowań obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie rezygnacji klientów i analizę ryzyka kredytowego. Produkty Big Data & Analytics skalują się do obsługi terabajtów danych, ale wdrożenie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych opartego na chmurze, takiego jak Hadoop lub masowego procesora obliczeń równoległych (KPU itp.).

Ten kurs na temat Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w które CSP inwestują w celu zwiększenia produktywności i otwarcia nowego strumienia przychodów biznesowych. Kurs zapewni pełny 360-stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie będą mieli bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco w celu zwiększenia produktywności i przychodów.

Cele kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych technik analityki biznesowej Big Data w 4 sektorach Telecom biznesu (marketing / sprzedaż, operacje sieciowe, operacje finansowe i zarządzanie relacjami z klientami). Studenci zostaną zapoznani z następującymi zagadnieniami:

• Wprowadzenie do Big Data - czym są 4V (objętość, szybkość, różnorodność i prawdziwość) w Big Data - generowanie, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco
• Czym różni się analityka Big Data od dotychczasowej analityki danych
• Wewnętrzne uzasadnienie Big Data - perspektywa Telco
• Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop - znajomość wszystkich narzędzi Hadoop, takich jak Hive, Pig, SPARC – kiedy i jak są one wykorzystywane do rozwiązywania problemów Big Data
• W jaki sposób Big Data są pozyskiwane do analizy w narzędziach analitycznych - w jaki sposób analiza biznesowa może zmniejszyć ból związany z gromadzeniem i analizą danych dzięki zintegrowanemu podejściu do pulpitu nawigacyjnego Hadoop
• Podstawowe wprowadzenie do analityki Insight, analityki wizualizacyjnej i analityki predykcyjnej dla Telco
• Analityka rezygnacji klientów i Big Data - jak analityka Big Data może zmniejszyć rezygnację klientów i niezadowolenie klientów w Telco - studia przypadków
• Analiza awarii sieci i usług na podstawie metadanych sieciowych i IPDR
• Analiza finansowa - oszustwa, marnotrawstwo i szacowanie ROI na podstawie danych sprzedażowych i operacyjnych
• Problem pozyskiwania klientów - marketing docelowy, segmentacja klientów i sprzedaż krzyżowa na podstawie danych sprzedażowych
• Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich produktów analitycznych Big Data i ich miejsca w przestrzeni analitycznej Telco
• Podsumowanie - jak krok po kroku wprowadzić Big Data Business Intelligence w swojej organizacji

Docelowi odbiorcy

• Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i najlepsi menedżerowie IT w biurze Telco CIO.
• Business Analitycy w Telco
• Menedżerowie/analitycy biura CFO
• Menedżerowie operacyjni
• Menedżerowie QA

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Olsztyn uczestnicy poznają sposób myślenia, z jakim należy podejść do technologii Big Data, ocenić ich wpływ na istniejące procesy i zasady oraz wdrożyć te technologie w celu identyfikacji działalności przestępczej i zapobiegania przestępczości. Przeanalizowane zostaną studia przypadków z organizacji zajmujących się egzekwowaniem prawa na całym świecie, aby uzyskać wgląd w ich podejścia, wyzwania i wyniki.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Połączyć technologię Big Data z tradycyjnymi procesami gromadzenia danych w celu złożenia historii podczas dochodzenia.
• Wdrożyć przemysłowe rozwiązania do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych do analizy danych.
• Przygotować propozycję przyjęcia najbardziej odpowiednich narzędzi i procesów w celu umożliwienia podejścia opartego na danych do dochodzenia w sprawach karnych.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować z R w SAS do analizy skupień.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wykorzystanie analizy skupień do eksploracji danych
• Opanowanie składni języka R dla rozwiązań klastrowania.
• Wdrażanie hierarchicznego i niehierarchicznego klastrowania.
• Podejmowanie decyzji opartych na danych w celu usprawnienia operacji biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców danych, którzy chcą używać Alteryx do przygotowywania danych do wizualizacji i analizy.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotowywać dane za pomocą Alteryx do późniejszej wizualizacji.
• Wykonujeć operacje ETL bez pisania kodu.
• Wykorzystywać Alteryx do poprawy business intelligence i analityki biznesowej.

Apache Druid to open-source'owy, kolumnowy, rozproszony magazyn danych napisany w języku Java. Został zaprojektowany do szybkiego pozyskiwania ogromnych ilości danych o zdarzeniach i wykonywania zapytań OLAP o niskim opóźnieniu na tych danych. Druid jest powszechnie stosowany w aplikacjach analityki biznesowej do analizowania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym i danych historycznych. Doskonale nadaje się również do zasilania szybkich, interaktywnych, analitycznych pulpitów nawigacyjnych dla użytkowników końcowych. Druid jest używany przez takie firmy jak Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal i Yahoo.

W tym prowadzonym przez instruktora kursie na żywo badamy niektóre ograniczenia rozwiązań hurtowni danych i omawiamy, w jaki sposób Druid może uzupełniać te technologie, tworząc elastyczny i skalowalny stos analityki strumieniowej. Przechodzimy przez wiele przykładów, oferując uczestnikom możliwość wdrożenia i przetestowania rozwiązań opartych na Druidzie w środowisku laboratoryjnym.

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ciężka praktyka praktyczna, okazjonalne testy w celu oceny zrozumienia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą używać IBM Cognos do analizy danych i raportowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Analizować i udostępniać spostrzeżenia na temat danych.
• Wizualizować wydajność biznesową.
• Korzystać z przygotowań wspomaganych przez sztuczną inteligencję do oczyszczania i łączenia źródeł danych.
• Odkrywać ukryte wzorce w danych dzięki wbudowanym funkcjom AI w IBM Cognos Analytics.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Olsztyn uczestnicy nauczą się korzystać z JasperReports do przeglądania i interakcji z danymi biznesowymi, a także tworzenia i projektowania raportów i pulpitów nawigacyjnych, które można wyświetlać na telefonach i tabletach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować i skonfigurować projekt JasperSoft ETL
• Zaprojektować i uruchomić zadanie ETL
• Używać iReport do generowania wykresów, obrazów, raportów podrzędnych i kart krzyżowych

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Metabase do gromadzenia, wyszukiwania i wizualizacji danych do analizy biznesowej i raportowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować i zainstalować Metabase, aby rozpocząć tworzenie wizualizacji danych i pulpitów nawigacyjnych.
• Dowiedz się, jak wyszukiwać, agregować i wizualizować dane w Metabase.
• Korzystać z funkcji i narzędzi w Metabase do pisania zapytań SQL.
• Twórz wykresy analityczne i pulpity nawigacyjne, aby uzyskać wgląd w dane biznesowe.
• Poznaj najlepsze praktyki i wskazówki dotyczące korzystania z Metabase i rozwiązywania typowych problemów.

Dowiedz się, jak uzyskać więcej informacji i przekształcać dane w celu przygotowania interaktywnych pulpitów nawigacyjnych

Power BI to jedno z najpopularniejszych narzędzi do wizualizacji danych i narzędzie Business Intelligence. Power BI to zbiór konektorów danych, aplikacji i usług oprogramowania, które służą do pobierania danych z różnych źródeł, przekształcania danych i tworzenia pięknych raportów.

Power BI umożliwia również publikowanie ich dla organizacji, dzięki czemu można uzyskać do nich dostęp za pomocą telefonów komórkowych, tabletów itp. W tym Power BI samouczku pokażemy krok po kroku podejście do łączenia się z wieloma źródłami danych, przekształcania danych i tworzenia raportów, takich jak wykresy, tabele, macierze, mapy itp.

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) to pakiet do analityki biznesowej, który zapewnia integrację danych, raportowanie, pulpity nawigacyjne i możliwości ładowania.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zmaksymalizować funkcje Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Zrozumienie podstaw narzędzi Pentaho CE i ich funkcji
• Tworzenie raportów przy użyciu Pentaho CE
• Integracja danych stron trzecich z Pentaho CE
• Praca z dużymi zbiorami danych i analityka w Pentaho CE

Uczestnicy

• Programiści
• Programiści BI

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i programistów internetowych, którzy chcą opracowywać modele asocjacyjne w Qlik Sense.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zastosować Qlik Sense w nauce o danych.
• Używać i poruszać się po interfejsie Qlik Sense.
• Budować siłę roboczą znającą się na danych dzięki interakcji AI.
• Tworzyć przedsiębiorstwo oparte na danych za pomocą Qlik Sense.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak używać QlikView do wspierania podejmowania decyzji w ich organizacji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować QlikView.
• Analizować i wyświetlać dane za pomocą QliKView.
• Wykorzystywać dane z QlikView do wspierania procesu podejmowania decyzji.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak rozpocząć pracę z QlikView.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować QlikView.
• Przekształcać dane z różnych źródeł za pomocą skryptów QlikView.
• Tworzyć modele danych za pomocą QlikView.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Redash do uruchamiania zapytań opartych na SQL i wizualizacji danych z wielu źródeł.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować i zainstalować Redash, aby rozpocząć tworzenie wizualizacji danych i pulpitów nawigacyjnych.
• Podłączyć Redash do różnych źródeł danych, takich jak Postgres, MongoDB, Databricks itp.
• Dowiedz się, jak wyszukiwać i łączyć złożone dane z wielu źródeł baz danych.
• Pisanie i wykonywanie zapytań SQL oraz tworzenie wspólnych wizualizacji danych i pulpitów nawigacyjnych.
• Korzystaj z punktów końcowych API Redash, aby umożliwić integrację z innymi aplikacjami internetowymi.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować w SAS w celu zaawansowanego zarządzania danymi, analizy danych i nie tylko.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Opanuj makra, aby pisać wydajne SAS programy.
• Trenuj model i prognozuj na niewidzianych danych za pomocą modelowania predykcyjnego.
• Twórz wykresy i wykresy do wizualizacji danych.

Snowflake to platforma przechowywania danych w chmurze, która oferuje szerokie możliwości przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Jest to rozwiązanie typu Software-as-a-Service (SaaS), które łączy w sobie elastyczność i skalowalność chmury z możliwościami zaawansowanego magazynu danych. Kluczowe cechy i funkcje Snowflake obejmują:

Architektura oparta na chmurze: Snowflake jest zbudowany w chmurze i zoptymalizowany pod kątem elastyczności i wydajności, co pozwala na łatwą skalowalność zasobów do przechowywania i przetwarzania danych.

Rozdzielenie obciążenia magazynowania i przetwarzania: Unikalna architektura Snowflake rozdziela obciążenie magazynowania danych od obciążenia przetwarzania, co pozwala na niezależne skalowanie i optymalizację tych dwóch aspektów.

Wsparcie dla różnorodnych danych: Snowflake umożliwia przechowywanie i analizę różnorodnych typów danych, w tym danych strukturalnych, półstrukturalnych (np. JSON, XML) i niestrukturalnych.

Wysoka wydajność i optymalizacja zapytań: System oferuje szybkie przetwarzanie zapytań i automatyczną optymalizację, co pozwala na efektywne wykonywanie złożonych analiz na dużych zbiorach danych.

Zabezpieczenia i zarządzanie dostępem: Snowflake zapewnia zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, w tym szyfrowanie danych, zarządzanie dostępem na poziomie ról i audytowanie.

Łatwość integracji: Platforma łatwo integruje się z popularnymi narzędziami i usługami ETL, BI oraz analizy danych, co pozwala na tworzenie kompleksowych rozwiązań analitycznych.

Elastyczność i skalowalność kosztów: Model płatności oparty na użyciu pozwala na optymalizację kosztów i płacenie tylko za faktycznie wykorzystane zasoby.

Uniwersalność zastosowań: Snowflake jest odpowiedni dla różnych przypadków użycia, od prostych analiz BI po zaawansowane przetwarzanie danych, w tym analizy big data, machine learning i inne.

Snowflake jest popularnym wyborem wśród organizacji każdej wielkości ze względu na swoją elastyczność, wydajność, łatwość obsługi i możliwość dostosowania do różnych potrzeb biznesowych i technologicznych.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyszukiwać, analizować i wizualizować dane za pomocą Splunk.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja Splunk.
• Zbieraj i indeksuj wszystkie rodzaje danych maszynowych.
• Wdrażaj wyszukiwanie, analizę i wizualizację dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.
• Twórz i udostępniaj złożone pulpity nawigacyjne i raporty.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pobierać dane do Splunk Indexers i manipulować danymi w Splunk.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Używanie różnych metod i źródeł wprowadzania danych.
• Instalowanie, konfigurowanie, zarządzanie i monitorowanie Forwarderów.
• Manipulowanie nieprzetworzonymi danymi w Splunk.
• Tworzenie Splunk Diag.

SSAS (SQL Server Analysis Services) to Microsoft SQL narzędzie do przetwarzania transakcyjnego serwera (OLAP) i eksploracji danych do analizy danych w wielu bazach danych, tabelach lub plikach. Semantyczne modele danych dostarczane przez SSAS są wykorzystywane przez aplikacje klienckie, takie jak Power BI, Excel, Reporting Services i inne narzędzia do wizualizacji danych.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak używać SSAS do analizowania dużych ilości danych w bazach danych i hurtowniach danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować SSAS
• Zrozumieć związek między SSAS, SSIS i SSRS
• Zastosować wielowymiarowe modelowanie danych w celu wyodrębnienia informacji biznesowych z danych
• Projektować kostki OLAP (Online Analytical Processing)
• Zapytania i manipulowanie danymi wielowymiarowymi przy użyciu języka zapytań MDX (Multidimensional Express ions)
• Wdrażanie rzeczywistych rozwiązań BI przy użyciu SSAS.

Odbiorcy

• Specjaliści BI (Business Intelligence)
• Analitycy danych
• Database i specjaliści ds. hurtowni danych

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja
• Wiele ćwiczeń i praktyki
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo

Opcje dostosowywania kursu

• Szkolenie oparte jest na najnowszej wersji Microsoft SQL Server i S SAS.
• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą analizować duże zbiory danych za pomocą Stata.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Tworzyć modele statystyczne do przewidywania kluczowych zmiennych zainteresowania i zdarzeń.
• Generować wizualizacje opisowe, tabele podsumowujące, częstotliwości i inne.
• Zarządzać i strukturyzować duże zbiory danych, gotowe do analizy danych.

To ten prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, którzy chcą używać Stata i R do analizy dużych danych w celach analizy statystycznej.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć modele statystyczne do przewidywania kluczowych zmiennych i zdarzeń.
• Tworzyć wizualizacje opisowe, tabele podsumowujące, częstości i wiele więcej.
• Zarządzać i strukturować duże bazy danych w celu przygotowania do analizy danych.