Formation Databricks

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de bases de données de niveau intermédiaire, aux développeurs SQL et aux analystes de données qui souhaitent améliorer leurs compétences SQL en maîtrisant l'utilisation des fonctions analytiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre le concept et l'importance des fonctions analytiques. Appliquer diverses fonctions analytiques pour résoudre des problèmes analytiques complexes. Combiner les fonctions analytiques avec d'autres fonctions SQL pour une analyse complète des données. Optimiser les requêtes pour de meilleures performances à l'aide des fonctions analytiques.

Apache Arrow est un framework de traitement de données en mémoire open-source. Il est souvent utilisé avec d'autres outils de science des données pour accéder à des magasins de données disparates à des fins d'analyse. Il s'intègre bien à d'autres technologies telles que GPU bases de données GPU , les bibliothèques et outils d'apprentissage automatique, les moteurs d'exécution et les cadres de visualisation de données.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment intégrer Apache Arrow à divers frameworks Data Science pour accéder à des données provenant de sources de données disparates.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer Apache Arrow dans un environnement en cluster distribué
• Utilisez Apache Arrow pour accéder aux données de sources de données disparates
• Utilisez Apache Arrow pour éviter la construction et la maintenance de pipelines ETL complexes.
• Analyser des données sur des sources de données disparates sans avoir à les consolider dans un référentiel centralisé

Public

• Scientifiques de données
• Ingénieurs de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données et aux analystes qui souhaitent acquérir des connaissances de niveau débutant à intermédiaire sur l'utilisation d'AWS Glue pour mettre en place un pipeline de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de AWS Glue.
• Mettre en place un pipeline AWS Glue.
• Configurer les crawlers et les jobs AWS Glue.
• Apprendre à utiliser les transformations AWS Glue.

L’analyse des données se réfère au processus d’obtention, de nettoyage et d’analyse des données, souvent d’une manière visuelle, pour déduire des informations pour une meilleure prise de décision. De plus en plus de données sont stockées dans les bases de données dans le cloud, il est donc important d’avoir une stratégie pour comprendre, gérer et accéder à ces données. Un outil populaire pour accéder et visualiser les données est Power Bi.

Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent acquérir une compréhension pratique des solutions cloud disponibles, les processus d'analyse des données nécessaires pour travailler avec les données dans le cloud, et la pratique pratique pour appliquer des outils tels que Power BI pour analyser les données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Power BI.
• Évaluer les différentes solutions de données proposées par des fournisseurs de cloud tels que Azure.
• Obtenez une compréhension des différentes structures, des approches de modélisation et des concepts de stockage de données utilisés pour stocker, gérer et accéder Big Data.
• Appliquez des outils et des techniques pour nettoyer les données en préparation à l'analyse.
• Construisez des solutions de rapports et d’analyse basées sur les données en direct ainsi que sur le cloud.
• Intégrer des solutions d’analyse de données avec un stockage de données.
• Réduire les risques de sécurité des données et assurer la vie privée des données.

Le format du cours

• Lecture et discussion interactives.
• Beaucoup d’exercices et de pratiques.
• La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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Les participants qui suivent cette formation en direct et dirigée par un instructeur en <loc> ; acquerront une compréhension pratique et réelle de Big Data et des technologies, méthodologies et outils qui y sont associés.

Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances par le biais d'exercices pratiques. L'interaction au sein du groupe et le retour d'information de l'instructeur constituent une composante importante du cours.

Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires du Big Data, puis progresse vers les langages de programmation et les méthodologies utilisées pour effectuer l'analyse des données. Enfin, nous discutons des outils et de l'infrastructure qui permettent le stockage des Big Data, le traitement distribué et la Scalabilité.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

La stratégie marketing d’une entreprise est l’un des outils les plus essentiels pour assurer son succès. L'essor de la technologie et les avancées en matière de collecte et d'analyse de données ont conduit à une transformation continue du marketing. L’analyse des données est maintenant considérée comme une compétence essentielle à acquérir pour les spécialistes du marketing. De même, appliquer la science des données aux principes du marketing est également important pour aider les professionnels de la science des données à maximiser leurs contributions.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à acquérir des informations précieuses à partir de grands ensembles de données et à les utiliser pour des stratégies marketing.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer des outils pour les outils de marketing basés sur des données ( Tableau , Go Ogle Analytics, Zarget, etc.)
• Mesurer, tester et optimiser les performances de leurs stratégies marketing à l'aide de données
• Utiliser les données pour segmenter leurs clients et prospects
• Utiliser la modélisation prédictive pour améliorer les taux de réponse
• Implémentez une analyse de données étape par étape pour prendre de meilleures décisions marketing

Public

• Spécialistes du marketing
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques. Ce cours présente le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés. Analyses de données avancées et graphiques avec des données du monde réel.

Public

Développeurs / analyse de données

Durée

3 jours

Format

Conférences et travaux pratiques

Datameer est une plateforme de business intelligence et d'analyse basée sur Hadoop Il permet aux utilisateurs finaux d'accéder, d'explorer et de mettre en corrélation des données à grande échelle, structurées, semi-structurées et non structurées de manière simple Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Datameer pour surmonter la courbe d'apprentissage abrupte d'Hadoop à mesure qu'ils progressent dans la configuration et l'analyse d'une série de sources de données volumineuses À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer, organiser et explorer de manière interactive un lac de données d'entreprise Accéder aux entrepôts de données de Business Intelligence, aux bases de données transactionnelles et aux autres magasins analytiques Utiliser une interface utilisateur de feuille de calcul pour concevoir des pipelines de traitement de données endtoend Accéder à des fonctions prédéfinies pour explorer des relations de données complexes Utilisez les assistants draganddrop pour visualiser les données et créer des tableaux de bord Utiliser des tableaux, des graphiques, des graphiques et des cartes pour analyser les résultats de la requête Public Analystes de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Pandas est un paquetage Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles.

Les participants qui terminent cette formation acquerront une compréhension pratique et réelle de la science des données et de ses technologies, méthodologies et outils connexes Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances grâce à des exercices pratiques L'interaction de groupe et la rétroaction des instructeurs constituent une composante importante de la classe Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de la science des données, puis progresse dans les outils et les méthodologies utilisées dans la science des données Public Développeurs Analystes techniques Consultants informatiques Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données, analystes et scientifiques débutants qui souhaitent comprendre comment utiliser dbt Cloud pour gérer leurs projets d'entreposage et de transformation de données dans le nuage.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer et gérer des projets sur dbt Cloud.
• Utiliser l'interface de dbt Cloud pour planifier et exécuter des transformations de données.
• Collaborer sur des projets avec des membres de l'équipe.
• Déployer leurs projets dbt en production.
• Déboguer et dépanner les projets dbt.

Dremio est une plate-forme de données open-source qui accélère la recherche de différents types de sources de données. Dremio intégré avec des bases de données relatives, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch, et d'autres sources de données. Il soutient SQL et fournit un UI Web pour les requêtes de construction.

Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment installer, configurer et utiliser Dremio en tant que couche unifiante pour les outils d'analyse des données et les repositaires de données de base.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Dremio
• Exécuter des requêtes contre plusieurs sources de données, indépendamment de l’emplacement, de la taille ou de la structure
• Intégrer Dremio avec BI et sources de données telles que Tableau et Elasticsearch

Audience

• Les scientifiques de données
• Business Les analystes
• Ingénieurs de données

Format du cours

• Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes

Notes

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct est destinée aux développeurs de logiciels qui souhaitent créer des solutions de recherche et d'analyse à l'aide de Elasticsearch.

La formation commence par une discussion sur l'architecture Elasticsearch, y compris son modèle distribué et son API de recherche. Elle est suivie d'une explication des fonctionnalités de Elasticsearch et de la meilleure façon de l'intégrer dans une application existante.

Les exercices pratiques constituent une part importante de la formation et donnent aux participants l'occasion de mettre en pratique leurs connaissances tout en recevant un retour d'information sur leur mise en œuvre et leurs progrès.