Cursos de Análisis de los datos | Cursos de Data Analysis

Cursos de Análisis de los datos

Análisis de datos en vivo, dirigido por un instructor (análisis de datos o analítica de datos) los cursos de formación demuestran a través de la discusión y práctica los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos.

El entrenamiento de análisis de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Peru o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Peru. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg--su proveedor de capacitación local

Testimonios

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Programa del curso Análisis de los datos

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
14 hours
Overview
Hay un montón de patrones probados y ampliamente disponibles para todos. A veces es una cuestión de cambiar los nombres e implementar el patrón en una tecnología específica. Puede ahorrar cientos de horas, que de otro modo se gastaría en diseño y pruebas.

Objetivos de Entrenamiento

Este curso tiene dos objetivos: en primer lugar, le permite reutilizar patrones ampliamente conocidos, en segundo lugar, le permite crear y reutilizar patrones específicos de su organización.

Le ayuda a estimar cómo los patrones pueden reducir costos, sistematizar el proceso de diseño y generar un marco de código basado en sus patrones.

Audiencia

Diseñadores de software, analistas de negocio, gerentes de proyectos, programadores y desarrolladores, así como gerentes operacionales y gerentes de división de software.

Estilo del Curso

El curso se centra en los casos de uso y su relación con un patrón específico. La mayoría de los ejemplos se explican en UML y en ejemplos sencillos de Java (el idioma puede cambiar si el curso se reserva como curso cerrado). Le guía a través de las fuentes de los patrones, así como mostrar cómo catalogar y describir los patrones que pueden ser reutilizados en toda su organización.
14 hours
Overview
El análisis prescriptivo es una rama del análisis empresarial, junto con análisis descriptivos y predictivos. Utiliza modelos predictivos para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos, confiando en la optimización y las técnicas basadas en reglas como base para la toma de decisiones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para llevar a cabo análisis prescriptivos en un conjunto de datos de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los conceptos clave y los marcos utilizados en el análisis prescriptivo
- Use MATLAB y sus cajas de herramientas para adquirir, limpiar y explorar datos
- Utilice técnicas basadas en reglas que incluyan motores de inferencia, cuadros de mando y árboles de decisión para tomar decisiones basadas en diferentes escenarios empresariales
- Utilice la simulación de Monte Carlo para analizar las incertidumbres y garantizar la toma de decisiones sensatas
- Desplegar modelos predictivos y prescriptivos para sistemas empresariales

Audiencia

- Analistas comerciales
- Planificadores de operaciones
- Gerentes funcionales
- Miembros del equipo de BI (Business Intelligence)

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Tableau es una herramienta de inteligencia empresarial y visualización de datos. Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado que proporciona soporte para una amplia variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. El poder de visualización de datos de Tableau y las capacidades de aprendizaje automático de Python, cuando se combinan, ayudan a los desarrolladores a crear rápidamente aplicaciones avanzadas de análisis de datos para varios casos de uso comercial.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar Tableau y Python para llevar a cabo análisis avanzados. La integración de Tableau y Python se realizará a través de la API TabPy.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Integre Tableau y Python utilizando la API TabPy
- Utilice la integración de Table y Python para analizar escenarios empresariales complejos con pocas líneas de código Python

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato de la carrera

- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.

QGIS funciona como un software de sistema de información geográfica (GIS), que permite a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas ráster y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como entidades de punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes de mapa de bits, y el software puede georreferenciar imágenes. Para resumir, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux, BSD.

Este programa, en su primera fase, presenta la interfaz QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de python de QGIS que le permiten integrar su propio complemento de Python en torno a una funcionalidad de SIG en particular.
21 hours
Overview
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.

El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.

Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
14 hours
Overview
Building Intelligent Systems es una colección de tecnologías capaces de comprender y tomar decisiones inteligentes. Para los proveedores de telecomunicaciones, crear aplicaciones y servicios que puedan usarse para mejorar la operación de los servicios y servicios.

En esta carrera examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades. A lo largo de la carrera, examinamos las aplicaciones específicas de AI dentro de la industria de las telecomunicaciones.

Audiencia

- Ingenieros de red
- Personal de operaciones de red
- Gerentes técnicos de telecomunicaciones

Formato de la carrera

- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios prácticos
21 hours
Overview
Apache Drill es un motor de consulta SQL sin columnas, distribuido y en memoria para Hadoop, NoSQL y otros sistemas de almacenamiento en la nube y en la nube. El poder de Apache Drill radica en su capacidad para unir datos de múltiples almacenes de datos con una sola consulta. Apache Drill admite numerosas bases de datos y sistemas de archivos NoSQL, incluidos HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Swift, NAS y archivos locales. Apache Drill es la versión de código abierto del sistema Dremel de Google, que está disponible como un servicio de infraestructura llamado Google BigQuery.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Apache Drill, luego aprovecharán el poder y la conveniencia de SQL para consultar de manera interactiva big data en múltiples fuentes de datos, sin escribir código. Los participantes también aprenderán a optimizar sus consultas de exploración para la ejecución de SQL distribuido.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Realizar exploración de "autoservicio" en datos estructurados y semiestructurados en Hadoop
- Consultar datos conocidos y desconocidos mediante consultas SQL
- Comprender cómo Apache Drills recibe y ejecuta consultas
- Escribir consultas SQL para analizar diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados en Hive, datos semiestructurados en tablas HBase o MapR-DB, y datos guardados en archivos como Parquet y JSON.
- Utilice Apache Drill para realizar el descubrimiento de esquemas sobre la marcha, evitando la necesidad de complejas operaciones ETL y esquemas
- Integre Apache Drill con herramientas de BI (Business Intelligence) como Tableau, Qlikview, MicroStrategy y Excel

Audiencia

- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Programadores de SQL

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
35 hours
Overview
Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data para el análisis de datos
- Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal

Audiencia

- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 hours
Overview
R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar R para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
- Seleccione y utilice paquetes R y técnicas para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar implementar y optimizar una aplicación R

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Quants

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
7 hours
Overview
Highcharts es una biblioteca de código abierto de JavaScript para crear gráficos gráficos interactivos en la Web. Se usa comúnmente para representar datos de una manera interactiva y legible para el usuario.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear visualizaciones de datos de alta calidad para aplicaciones web utilizando Highcharts.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Configure gráficos interactivos en la Web usando solo HTML y JavaScript
- Representar grandes conjuntos de datos de formas visualmente interesantes e interactivas
- Exportar gráficos a JPEG, PNG, SVG o PDF
- Integre Highcharts con jQuery Mobile para compatibilidad multiplataforma

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 hours
Overview
D3.js (o D3 para documentos basados en datos) es una biblioteca de JavaScript que utiliza SVG, HTML5 y CSS para producir visualizaciones dinámicas e interactivas de datos en navegadores web.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear visualizaciones basadas en datos basadas en web que se ejecutan en múltiples dispositivos de manera receptiva.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Use D3 para crear gráficos interactivos, tableros de información, infografías y mapas
- Controle HTML con selecciones similares a jQuery
- Transforme el DOM seleccionando elementos y uniéndose a los datos
- Exportar SVG para su uso en publicaciones impresas

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 hours
Overview
Microsoft Power BI es un paquete de software gratuito como servicio (SaaS) para analizar datos y compartir conocimientos. Los paneles de Power BI brindan una vista de 360 grados de las métricas más importantes en un solo lugar, actualizadas en tiempo real y disponibles en todos sus dispositivos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Power BI para desarrollar soluciones de software personalizadas para las plataformas Power BI y Azure.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Configurar tableros en tiempo real
- Crear visualizaciones personalizadas
- Integre análisis enriquecidos en aplicaciones existentes
- Incruste informes interactivos y visuales en aplicaciones existentes
- Acceda a los datos desde dentro de una aplicación
- Portal de Master Power BI, Desktop, Embedded y Rest API
- Integre R Scripts en Power BI Desktop

Audiencia

- Desarrolladores
- Arquitectos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
Microsoft Power BI es un paquete de software gratuito como servicio (SaaS) para analizar datos y compartir conocimientos. Los paneles de Power BI brindan una vista de 360 grados de las métricas más importantes en un solo lugar, actualizadas en tiempo real y disponibles en todos sus dispositivos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Microsoft Power Bi para analizar y visualizar datos utilizando una serie de conjuntos de datos de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Cree cuadros de mando visualmente atractivos que brinden información valiosa sobre los datos
- Obtener e integrar datos de múltiples fuentes de datos
- Crea y comparte visualizaciones con los miembros del equipo
- Ajuste los datos con Power BI Desktop

Audiencia

- Gerentes de negocios
- Analista de negocios
- Analistas de datos
- Equipos de Business Intelligence (BI) y Data Warehouse (DW)
- Desarrolladores de informes

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 hours
Overview
El Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas
- Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra
- Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
- Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas
- Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS

Audiencia

- Principiantes al lenguaje R
- Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
Dremio es una plataforma de datos de autoservicio de código abierto que acelera la consulta de diferentes tipos de fuentes de datos. Dremio se integra con bases de datos relacionales, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch y otras fuentes de datos. Es compatible con SQL y proporciona una interfaz de usuario web para generar consultas.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Dremio
- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
- Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch

Audiencia

- Científicos de datos
- Analistas comerciales
- Ingenieros de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
21 hours
Overview
La ciencia de datos es la aplicación de análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y programación con el fin de comprender e interpretar datos del mundo real. F # es un lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos, ya que combina una ejecución eficiente, REPL-scripting, potentes bibliotecas e integración de datos escalables.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar F # para resolver una serie de problemas de ciencia de datos del mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Use los paquetes de ciencia de datos integrados de F #
- Use F # para interoperar con otros lenguajes y plataformas, incluidos Excel, R, Matlab y Python.
- Usa el paquete Deedle para resolver problemas de series de tiempo
- Llevar a cabo análisis avanzados con líneas mínimas de código de calidad de producción
- Comprender cómo la programación funcional es una opción natural para los cálculos científicos y de big data
- Acceda y visualice datos con F #
- Aplicar F # para el aprendizaje automático
- Explore soluciones para problemas en dominios tales como inteligencia empresarial y juegos sociales

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las habilidades, estrategias, herramientas y enfoques para visualizar e informar datos para diferentes audiencias. Los casos de estudio también se analizan y discuten para ejemplificar cómo las soluciones de visualización de datos se están aplicando en el mundo real para derivar el significado de los datos y responder preguntas cruciales.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Escriba informes con títulos cautivadores, subtítulos y anotaciones usando los esquemas de resaltado, alineación y color más adecuados para facilitar la lectura y la facilidad de uso.
- Diseñe gráficos que se ajusten a las necesidades e intereses de información de la audiencia
- Elija los mejores tipos de gráficos para un determinado conjunto de datos (más allá de los gráficos circulares y de barras)
- Identificar y analizar los datos más valiosos y relevantes de forma rápida y eficiente
- Seleccione los mejores formatos de archivo para incluir en los informes (gráficos, infografías, referencias, GIF, etc.)
- Cree diseños efectivos para mostrar datos de series de tiempo, relaciones de parte a parte, patrones geográficos y datos anidados
- Utilice una codificación de color efectiva para mostrar datos cualitativos y basados ​​en texto, como análisis de sentimiento, líneas de tiempo, calendarios y diagramas
- Aplicar las herramientas más adecuadas para el trabajo (Excel, R, Tableau, programas de mapeo, etc.)
- Preparar conjuntos de datos para la visualización

Audiencia

- Analistas de datos
- Gerentes de negocios

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
kdb + es una base de datos en memoria, orientada a columnas yq es su lenguaje integrado e interpretado basado en vectores. En kdb +, las tablas son columnas de vectores yq se usa para realizar operaciones en los datos de la tabla como si fuera una lista. kdb + yq se utilizan comúnmente en el comercio de alta frecuencia y son populares entre las principales instituciones financieras, como Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear una aplicación de datos de series temporales utilizando kdb + yq.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender la diferencia entre una base de datos orientada a filas y una base de datos orientada a columnas
- Seleccionar datos, escribir guiones y crear funciones para llevar a cabo análisis avanzados
- Analizar datos de series de tiempo tales como datos de stock y de intercambio de productos
- Use las capacidades en memoria de kdb + para almacenar, analizar, procesar y recuperar grandes conjuntos de datos a alta velocidad
- Piense en funciones y datos en un nivel más alto que el enfoque de función estándar (argumentos) común en lenguajes no vectores
- Explore otras aplicaciones sensibles al tiempo para kdb +, que incluyen el comercio de energía, telecomunicaciones, datos de sensores, datos de registro y monitoreo de uso de la máquina y la red

Audiencia

- Desarrolladores
- Ingenieros de bases
- Científicos de datos
- Analistas de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático. Creado por Google, es parte de TensorFlow.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático
- Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático
- Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números.
- Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo
- Aplicar Embedding Project a casos de uso del mundo real, como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
deck.gl es una biblioteca de fuente abierta, impulsada por WebGL para explorar y visualizar activos de datos a escala. Creado por Uber, es especialmente útil para obtener información de fuentes de datos geoespaciales, como datos en mapas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos y la funcionalidad detrás de deck.gl y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Tome datos de colecciones muy grandes y conviértalo en representaciones visuales convincentes
- Visualice los datos recopilados del transporte y los casos de uso relacionados con el viaje, como las experiencias de recogida y devolución, el tráfico de la red, etc.
- Aplicar técnicas de estratificación a datos geoespaciales para representar los cambios en los datos a lo largo del tiempo
- Integra deck.gl con React (para programación reactiva) y Mapbox GL (para visualizaciones en mapas basados ​​en Mapbox).
- Comprender y explorar otros casos de uso de deck.gl, que incluyen la visualización de puntos recopilados de un escaneo 3D en interiores, la visualización de modelos de aprendizaje automático para optimizar sus algoritmos, etc.

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas

Audiencia

- Analistas de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Apache Zeppelin es un portátil basado en web para capturar, explorar, visualizar y compartir datos basados en Hadoop y Spark.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás del análisis interactivo de datos y guía a los participantes a través de la implementación y el uso de Zeppelin en un entorno de usuario único o multiusuario.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Zeppelin
- Desarrollar, organizar, ejecutar y compartir datos en una interfaz basada en navegador
- Visualice resultados sin consultar la línea de comando o los detalles del clúster
- Ejecute y colabore en flujos de trabajo largos
- Trabaja con cualquiera de los lenguajes de plug-in / back-end de procesamiento de datos, como Scala (con Apache Spark), Python (con Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown y Shell.
- Integra Zeppelin con Spark, Flink y Map Reduce
- Asegure las instancias multiusuario de Zeppelin con Apache Shiro

Audiencia

- Ingenieros de datos
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Desarrolladores de software

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Magellan es un motor de ejecución distribuida de código abierto para el análisis geoespacial en big data. Implementado sobre Apache Spark, amplía Spark SQL y proporciona una abstracción relacional para el análisis geoespacial.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos y enfoques para implementar el análisis geospacial y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de análisis predictivo utilizando Magellan en Spark.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Consultar, analizar y unir datos geoespaciales de manera eficiente a escala
- Implementar datos geoespaciales en inteligencia empresarial y aplicaciones de análisis predictivo
- Utilice el contexto espacial para ampliar las capacidades de dispositivos móviles, sensores, registros y dispositivos portátiles

Audiencia

- Desarrolladores de aplicaciones

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 hours
Overview
Dashbuilder es una aplicación web de código abierto para la creación visual de tableros e informes de negocios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar, configurar, integrar e implementar Dashbuilder.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Extraiga datos de fuentes heterogéneas, como bases de datos JDBC y archivos de texto
- Use conectores para conectarse a sistemas y plataformas de terceros, como jBPM
- Configurar roles, permisos y controles de acceso para los usuarios
- Implementar Dashbuilder en un entorno de producción en vivo

Audiencia

- Desarrolladores
- Arquitectos de TI y sistemas

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
Dashbuilder es una aplicación web de código abierto para la creación visual de tableros e informes de negocios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a crear paneles e informes de negocios utilizando Dashbuilder.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Visual configura y personaliza tableros con arrastrar y soltar
- Cree diferentes tipos de visualizaciones utilizando bibliotecas de gráficos
- Definir tablas de informes interactivos
- Crear y editar KPI en línea (Indicadores de rendimiento clave)
- Personalice la apariencia de los visualizadores métricos

Audiencia

- Gerentes
- Analistas

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
JasperReports es una biblioteca de informes de código abierto que puede integrarse en cualquier aplicación Java. JasperReports Server es una aplicación web Java EE con capacidades avanzadas de generación de informes, incluida la programación y los permisos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a ver e interactuar con datos comerciales, así como a crear y diseñar informes y paneles que se pueden ver en teléfonos y tabletas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Configurar y configurar un proyecto JasperSoft ETL
- Diseñar y ejecutar un trabajo de ETL
- Use iReport para generar gráficos, imágenes, subinformes y pestañas cruzadas

Audiencia

- Analistas de BI
- Desarrolladores de ETL
- Profesionales de bases

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 hours
Overview
eCharts es una biblioteca gratuita de JavaScript que se usa para gráficos interactivos y visualización de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las funcionalidades fundamentales de ECharts a medida que avanzan en el proceso de creación y configuración de gráficos usando ECharts.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprenda los fundamentos de ECharts
- Explore y utilice las diversas funciones y opciones de configuración en ECharts
- Cree sus propios gráficos simples, interactivos y receptivos con ECharts

Audiencia

- Desarrolladores

Formato de la carrera

- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios y práctica práctica
21 hours
Overview
Tableau es un software de inteligencia empresarial y visualización de datos. Tableau ofrece una amplia variedad de API y herramientas de desarrollador para la integración, personalización, automatización y extensión de las características de Tableau para necesidades específicas de la organización.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a ampliar las capacidades de Tableau para adaptarse a las necesidades específicas de su organización.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Tableau (escritorio, servidor, en línea)
- Comprender los fundamentos del desarrollo con Tableau
- Crear y publicar visualizaciones de datos e interacciones con Tableau
- Use las herramientas y API de desarrollador de Tableau para personalizar y ampliar las capacidades de Tableau para su organización

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
14 hours
Overview
Audiencia

Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del Curso

Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.

Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
14 hours
Overview
In this instructor-led, live training, participants will learn three different approaches for accessing, analyzing and visualizing data. We start with an introduction to RDMS databases; the focus will be on accessing and querying an Oracle database using the SQL language. Then we look at strategies for accessing an RDMS database programmatically using the Python language. Finally, we look at how to visualize and present data graphically using TIBCO Spotfire.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

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