Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsmitarbeiter, Manager, Entwickler und Datenanalysten, die die Komponenten und Funktionen von Microsoft Power Platform in ihrem Unternehmen anpassen, implementieren, integrieren und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Erstellen Sie einfache Anwendungen mit Power Apps, um individuelle Lösungen für alltägliche Geschäftsanforderungen zu entwickeln.
• Automatisieren Sie Workflow-Prozesse mit Power Automate (früher bekannt als Microsoft Flow), um manuelle und sich wiederholende Aufgaben zu minimieren.
• Erstellen Sie Datenberichte und Dashboards mit Power BI, um aufschlussreiche Analysen für das Unternehmen zu erstellen.
• Erstellen Sie Chatbots mit Power Virtual Agents, um häufige Kundenanfragen und Probleme zu automatisieren und zu lösen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenbankadministratoren, SQL-Entwickler und Datenanalysten, die ihre SQL-Kenntnisse durch die Verwendung von Analytic Functions erweitern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Das Konzept und die Bedeutung von analytischen Funktionen verstehen. Verschiedene analytische Funktionen anwenden, um komplexe analytische Probleme zu lösen. Analytic Functions mit anderen SQL Funktionen für eine umfassende Datenanalyse kombinieren. Optimieren von Abfragen für eine bessere Leistung mit Analytic Functions.

Apache Arrow ist ein Open-Source-Framework für die In-Memory-Datenverarbeitung. Es wird häufig zusammen mit anderen Data-Science-Tools für den Zugriff auf unterschiedliche Datenspeicher zur Analyse verwendet. Es lässt sich gut in andere Technologien wie GPU Datenbanken, Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen, Ausführungs-Engines und Datenvisualisierungs-Frameworks integrieren.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training vor Ort lernen die Teilnehmer, wie Apache Arrow in verschiedene Data Science Frameworks integriert wird, um auf Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zuzugreifen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie Apache Arrow in einer verteilten Clusterumgebung
• Verwenden Sie Apache Arrow um auf Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zuzugreifen
• Verwenden Sie Apache Arrow , um die Notwendigkeit zu umgehen, komplexe ETL-Pipelines zu erstellen und zu warten
• Analysieren Sie Daten aus unterschiedlichen Datenquellen, ohne sie in einem zentralen Repository konsolidieren zu müssen

Publikum

• Datenwissenschaftler
• Dateningenieure

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure und -analysten, die Anfänger- und Fortgeschrittenenkenntnisse über die Verwendung von AWS Glue zum Einrichten einer Datenpipeline erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Grundlagen von AWS Glue.
• Einrichten einer AWS Glue-Pipeline.
• Einrichten von AWS Glue-Crawlern und -Aufträgen.
• Lernen Sie, wie Sie AWS Glue-Transformationen verwenden.

Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Erfassung, Reinigung und Analyse von Daten, oftmals visuell, um Einblicke für bessere Entscheidungsfindung zu erzeugen. Immer mehr Daten werden in Cloud-Datenbanken gespeichert, so dass es wichtig ist, eine Strategie zu haben, um solche Daten zu verstehen, zu verwalten und zu zugreifen. Ein beliebtes Werkzeug für den Zugriff und die Visualisierung von Daten ist Power Bi.

Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an technische Personen, die ein praktisches Verständnis der verfügbaren Cloud-Lösungen, die Datenanalyse-Prozesse benötigen, um mit Daten in der Cloud zu arbeiten, und die praktische Praxis, um Werkzeuge wie Power BI zur Datenanalyse anzuwenden.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Power BI.
• Bewerten Sie die verschiedenen Datenlösungen von Cloud-Anbietern wie Azure.
• Erhalten Sie ein Verständnis der verschiedenen Strukturen, Modellierungsmethoden und Datenlager-Designs, die zur Speicherung, Verwaltung und Zugang verwendet werden Big Data.
• Verwenden Sie Werkzeuge und Techniken, um Daten in der Vorbereitung auf die Analyse zu reinigen.
• Erstellen Sie Berichterstattung und Analyse-Lösungen auf Basis von On-Premise sowie Cloud-Daten.
• Integrieren Sie Datenanalyse-Lösungen mit einem Datenlager.
• Verminderung der Datensicherheitsrisiken und Gewährleistung der Datenschutz.

Format des Kurses

• Interaktive Unterricht und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

 

Teilnehmer, die diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung absolvieren, erhalten ein praktisches, praxisnahes Verständnis von Big Data und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools.

Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen. Die Interaktion in der Gruppe und das Feedback des Ausbilders sind ein wichtiger Bestandteil des Kurses.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von Big Data und geht dann auf die Programmiersprachen und Methoden ein, die zur Datenanalyse verwendet werden. Abschließend werden die Tools und die Infrastruktur erörtert, die die Speicherung, verteilte Verarbeitung und Scalability von Big Data ermöglichen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareingenieure, die Dask mit dem Python-Ökosystem verwenden möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einrichten der Umgebung, um mit Dask und Python die Verarbeitung von Big Data zu beginnen.
• Erforschen Sie die Funktionen, Bibliotheken, Werkzeuge und APIs, die in Dask verfügbar sind.
• Verstehen Sie, wie Dask die parallele Datenverarbeitung in Python beschleunigt.
• Lernen Sie, wie Sie das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skalieren können.
• Optimieren Sie die Dask-Umgebung, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu erhalten.

Die Marketingstrategie eines Unternehmens ist eines seiner wichtigsten Instrumente, um den Erfolg sicherzustellen. Der technologische Aufschwung und die Fortschritte bei der Datenerfassung und -analyse haben zu einer kontinuierlichen Transformation des Marketings geführt. Die Datenanalyse wird jetzt als entscheidende Lernfähigkeit für Marketingfachleute angesehen. Ebenso ist es wichtig, Data Science auf Marketingprinzipien anzuwenden, um Data Science-Experten bei der Maximierung ihrer Beiträge zu unterstützen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und diese für Marketingstrategien nutzen können.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und Konfigurieren von Tools für datengesteuerte Marketing - Tools ( Tableau , Go Ogle Analytics, Zarget, usw.)
• Messen, testen und optimieren Sie die Leistung Ihrer Marketingstrategien mithilfe von Daten
• Verwenden Sie Daten, um ihre Kunden und Interessenten zu segmentieren
• Verwenden Sie Vorhersagemodelle, um die Antwortraten zu verbessern
• Implementieren Sie schrittweise Datenanalysen, um bessere Marketingentscheidungen zu treffen

Publikum

• Vermarkter
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

R ist eine sehr beliebte Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. Dieser Kurs führt Studenten in die Programmiersprache R ein. Es behandelt Sprachgrundlagen, Bibliotheken und fortgeschrittene Konzepte. Erweiterte Datenanalyse und grafische Darstellung mit realen Daten.

Publikum

Entwickler / Datenanalyse

Dauer

3 Tage

Format

Vorträge und praktische Übungen

Datameer ist eine Business Intelligence- und Analyseplattform, die auf Hadoop basiert Enduser können große, strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten auf einfache Weise abrufen, untersuchen und korrelieren In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Datameer die steile Lernkurve von Hadoop überwinden können, während sie die Einrichtung und Analyse einer Reihe großer Datenquellen durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen, kuratieren und interaktiv einen Unternehmensdatensee erkunden Greifen Sie auf Business-Intelligence-Data-Warehouses, Transaktionsdatenbanken und andere Analyseläden zu Verwenden Sie eine Tabellenbenutzeroberfläche, um End-to-End-Datenverarbeitungspipelines zu entwerfen Greifen Sie auf vorgefertigte Funktionen zu, um komplexe Datenbeziehungen zu untersuchen Verwenden Sie DragandDrop-Assistenten, um Daten zu visualisieren und Dashboards zu erstellen Verwenden Sie Tabellen, Diagramme, Grafiken und Karten, um Abfrageergebnisse zu analysieren Publikum Datenanalytiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Pandas ist ein Python Paket, das Datenstrukturen für die Arbeit mit strukturierten (tabellarischen, multidimensionalen, potenziell heterogenen) und Zeitreihendaten bereitstellt.

Teilnehmer, die diese Schulung absolvieren, erhalten ein praxisnahes Verständnis von Data Science und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen Gruppeninteraktion und Instructor Feedback sind ein wichtiger Bestandteil der Klasse Der Kurs beginnt mit einer Einführung in elementare Konzepte von Data Science und führt dann zu den Werkzeugen und Methoden, die in Data Science verwendet werden Publikum Entwickler Technische Analysten IT-Berater Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler, die verstehen möchten, wie sie dbt Cloud nutzen können, um ihre Data Warehousing- und Transformationsprojekte in der Cloud zu verwalten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Erstellen und Verwalten von Projekten in der dbt Cloud.
• Verwenden Sie die dbt Cloud-Schnittstelle, um Datentransformationen zu planen und auszuführen.
• Mit Teammitgliedern an Projekten zusammenarbeiten.
• Ihre dbt-Projekte in die Produktion einbringen.
• Debuggen und Fehlersuche in dbt-Projekten

Dremio ist eine Open-Source "Self-Service-Datenplattform", die die Suche verschiedener Arten von Datenquellen beschleunigt. Dremio integriert mit relativen Datenbanken, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch und anderen Datenquellen. Es unterstützt SQL und bietet ein Web-UI für Baufragen.

In diesem Live-Training, das von Lehrern geleitet wird, lernen die Teilnehmer, wie sie installieren, konfigurieren und verwenden Dremio als einheitliche Schicht für Datenanalyse-Tools und die zugrunde liegenden Datenreserven.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Installation und Konfiguration Dremio
• Anfragen gegen mehrere Datenquellen durchführen, unabhängig von Ort, Größe oder Struktur
• Integrieren Dremio mit BI und Datenquellen wie Tableau und Elasticsearch

Publikum

• Datenwissenschaftler
• Business Analytiker
• Dateningenieur

Format des Kurses

• Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen

Notizen

• Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.