Cursuri de pregatire Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează personalului de afaceri, managerilor, dezvoltatorilor și analiștilor de date care doresc să adapteze, să implementeze, să integreze și să gestioneze componentele și caracteristicile Microsoft Power Platform în cadrul organizației lor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Construiți aplicații simple cu Power Apps pentru a crea soluții personalizate pentru nevoile de afaceri de zi cu zi.
• Automatizați procesele de flux de lucru folosind Power Automate (cunoscut anterior ca Microsoft Flow) pentru a minimiza sarcinile manuale și repetitive.
.
• Creați rapoarte de date și tablouri de bord cu Power BI pentru a genera analize perspicace pentru afaceri.
.
• Creați chatbots folosind Power Virtual Agents pentru a automatiza și rezolva întrebările și problemele comune ale clienților.
.

Funcțiile analitice sunt o caracteristică puternică din SQL care permite o analiză eficientă și concisă a datelor într-o bază de date relațională. 

Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează administratorilor de baze de date de nivel mediu, dezvoltatorilor SQL și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească competențele SQL prin stăpânirea utilizării funcțiilor analitice.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegerea conceptului și a importanței funcțiilor analitice.
• Să aplice diverse funcții analitice pentru a rezolva probleme analitice complexe.
• Combinarea funcțiilor analitice cu alte caracteristici SQL pentru o analiză completă a datelor.
• Optimizarea interogărilor pentru o performanță mai bună cu ajutorul funcțiilor analitice.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Apache Arrow is an open-source in-memory data processing framework. It is often used together with other data science tools for accessing disparate data stores for analysis. It integrates well with other technologies such as GPU databases, machine learning libraries and tools, execution engines, and data visualization frameworks.

In this onsite instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Apache Arrow with various Data Science frameworks to access data from disparate data sources.

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

• Install and configure Apache Arrow in a distributed clustered environment
• Use Apache Arrow to access data from disparate data sources
• Use Apache Arrow to bypass the need for constructing and maintaining complex ETL pipelines
• Analyze data across disparate data sources without having to consolidate it into a centralized repository

Audience

• Data scientists
• Data engineers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor și analiștilor de date care doresc să învețe cunoștințe de nivel începător până la intermediar despre utilizarea AWS Glue pentru a configura o conductă de date.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți fundamentele AWS Glue.
• Configurați o conductă AWS Glue.
.
• Configurați crawlerele și lucrările AWS Glue.
.
• Învățați cum să utilizați transformările AWS Glue.
.

Analiza datelor se referă la procesul de obținere, curățare și analiză a datelor, de multe ori într-un mod vizual, pentru a derivă înțelegeri pentru o mai bună luare a deciziilor. Din ce în ce mai multe date sunt stocate în baze de date în cloud, deci este important să avem o strategie pentru a înțelege, a gestiona și a accesa astfel de date. Un instrument popular pentru accesarea și vizualizarea datelor este Power Bi.

Această formare directă (online sau on-site) este destinată persoanelor tehnice care doresc să obțină o înțelegere practică a soluțiilor cloud disponibile, a proceselor de analiză a datelor necesare pentru a lucra cu datele în cloud și a practicilor practice pentru a aplica instrumente precum Power BI pentru a analiza datele.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Power BI.
• Evaluarea diferitelor soluții de date oferite de furnizorii de cloud, cum ar fi Azure.
• Obțineți o înțelegere a diferitelor structuri, abordări de modelare și designuri de stocare a datelor utilizate pentru stocarea, gestionarea și accesul Big Data.
• Aplicați instrumente și tehnici pentru a curăța datele în pregătirea pentru analiză.
• Construiți soluții de raportare și de analiză bazate pe date on-premise și cloud.
• Integrarea soluțiilor de analiză a datelor cu un depozit de date.
• Reduce riscurile de securitate a datelor și asigură confidențialitatea datelor.

Formatul cursului

• Lecții și discuții interactive.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

•  

Participanții care finalizează acest curs de instruire live, condus de un instructor, în România vor dobândi o înțelegere practică, din lumea reală a Big Data și a tehnologiilor, metodologiilor și instrumentelor aferente.

Participanții vor avea ocazia de a pune în practică aceste cunoștințe prin exerciții practice. Interacțiunea în grup și feedback-ul instructorului constituie o componentă importantă a cursului.

Cursul începe cu o introducere în conceptele elementare ale Big Data, apoi trece la limbajele de programare și la metodologiile utilizate pentru a efectua analiza datelor. În cele din urmă, se discută despre instrumentele și infrastructura care permit stocarea Big Data, procesarea distribuită și Scalabilitatea.

This course emphasizes the utilization of data analytic techniques and methodologies to address business challenges using R, Python, and SQL. It underscores the integration of business requirements with data analytics, treating the latter as a toolkit for tackling business queries and issues. 

Key objectives of the course are:

- Offering coding demonstrations to explore data from various angles.
- Acquiring proficiency in technologies necessary for analyzing diverse datasets and extracting insights.
- Understanding how to uncover narratives within data and identify potential business opportunities.
- Mastering essential analytical domains to glean meaningful insights from data.

Upon completion of the course, students will be equipped to:

• Code effectively in R and Python for any dataset.
• Delve into data to extract valuable insights.
• Tackle real-world challenges in both research and business contexts.
• Aggregate pertinent information at each stage of analysis.
• Strategize subsequent analysis steps to uncover deeper insights.
• Visualize data effectively and present findings throughout the data analytics project lifecycle.
• Adapt and address evolving issues during and after project completion.
• Iterate steps to enhance visibility and rigorously validate information before dissemination.

What you'll learn

• Develop data analysis methods, approaches and handling business problems using data analysis as a toolset
• Uses R, Python, and SQL languages to implement the required statistical and mathematical methods to analyze practical datasets that are similar to the ones used
• Gain insights, trends, patterns, and predict future course based on the historical data and present the findings
• Work on a project that involves solving a business problem from start to finish; achieve end-to-end solution for the problem.

Who is this course for:

• Intended for beginners and intermediate learners/professionals who want to get into data analytics field and to accelerate their journey

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask cu ecosistemul Python pentru a construi, extinde și analiza seturi mari de date.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul pentru a începe să construiți procesarea de date mari cu Dask și Python.
• Explorați caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
.
• Înțelegeți cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
.
• Învățați cum să scalați ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
.
• Optimizați mediul Dask pentru a menține performanțe ridicate în manipularea seturilor mari de date.
.

A business' marketing strategy is one of its most essential tools to ensure success. The rise in technology and advances in data gathering and analysis has led to a continuous transformation of marketing. Data analysis is now considered to be a crucial skill for marketers to learn. Likewise, applying data science to marketing principles is also important in helping data science professionals maximize their contributions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to gain valuable insights from large data sets and how to use these for marketing strategies.

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

• Install and configure tools for data-driven marketing tools (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc)
• Measure, test, and optimize the performance of their marketing strategies using data
• Use data to segment their customers and prospects
• Use predictive modeling to improve response rates
• Implement step-by-step data analytics to drive better marketing decisions

Audience

• Marketers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

R este un mediu open source foarte popular pentru calcularea statistică, analiza datelor și grafică. Acest curs prezintă studenților limbajul de programare R. Acoperă elementele fundamentale ale limbajului, biblioteci și concepte avansate. Analiză avansată a datelor și reprezentare grafică cu date din lumea reală.

Public

Dezvoltatori / analiza datelor

Durată

3 zile

Format

Prelegeri și hands-on

Datameer is a business intelligence and analytics platform built on Hadoop. It allows end-users to access, explore and correlate large-scale, structured, semi-structured and unstructured data in an easy-to-use fashion.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Datameer to overcome Hadoop's steep learning curve as they step through the setup and analysis of a series of big data sources.

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

• Create, curate, and interactively explore an enterprise data lake
• Access business intelligence data warehouses, transactional databases and other analytic stores
• Use a spreadsheet user-interface to design end-to-end data processing pipelines
• Access pre-built functions to explore complex data relationships
• Use drag-and-drop wizards to visualize data and create dashboards
• Use tables, charts, graphs, and maps to analyze query results

Audience

• Data analysts

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Python is a versatile programming language known for its simplicity and readability. Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data. Numpy provides fundamental support for numerical computing with its array operations. Together, they form a robust ecosystem for efficient data handling and analysis in Python.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

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

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

Format of the Course

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

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

• Developers
• Technical analysts
• IT consultants

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de date, analiștilor și oamenilor de știință începători care doresc să înțeleagă cum să utilizeze dbt Cloud pentru a-și gestiona proiectele de stocare și transformare a datelor în cloud.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Creați și gestionați proiecte pe dbt Cloud.
• Utilizați interfața dbt Cloud pentru a programa și a rula transformări de date.
• Colaborați la proiecte cu membrii echipei.
.
• Deploiați proiectele lor dbt în producție.
.
• Depanarea și depanarea proiectelor dbt.
.