
Les cours de formation en Analyse de données (analyse de données ou d'analyse de données) en temps réel, organisés en local, démontrent par la discussion et la pratique manuelle les langages de programmation et les méthodologies utilisées pour effectuer l'analyse de données La formation sur l'analyse des données est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
J'ai vraiment bénéficié de l'interactivité et du formateur dédié.
Pierre Bruwier
Formation: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
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La méthode de contact du stagiaire. L'approche est bonne pour le groupe et l'individu.
Marcin Szcześniak - Credit Agricole Bank P
Formation: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Une grande dose d'exercice.
Piotr Kubiński
Formation: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Test final simulant des questions d'examen, où nous avons essayé en tant que groupe de résoudre des tâches basées sur les connaissances acquises au cours de la formation. D
Dominik Łubiński
Formation: Business Analysis, BABOK V3.0 and IIBA Certification Preparation
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J'ai surtout aimé la connaissance du formateur.
Sripal S
Formation: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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J'ai généralement apprécié la façon de prononcer le discours.
Bhaskar naidu
Formation: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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J'ai vraiment apprécié l'aide du formateur.
Urszula Kuza
Formation: Tableau Advanced
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tous
Grześ
Formation: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Des exemples pratiques
Przemysław Domański
Formation: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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J'ai des réponses à toutes mes questions.
Natalia Gladii
Formation: Data Analytics With R
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J'ai acquis une bonne vue d'ensemble des éditeurs de processus, des règles métier et du paysage des outils BPM S. Je recommande vivement le cours pratique BPM N for Business Analysts, même pour les analystes expérimentés. Grâce à ses scénarios de processus et à ses pratiques de modélisation excellents, il vous placera au-dessus des autres!
Anees Baig
Formation: BPMN 2.0 for Business Analysts
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Très instructif et a donné un bon résumé général du plan de cours.
Matthew Steptoe
Formation: Contemporary Development Principles and Practices
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J'ai apprécié toute la journée 1.
Peter Mahaffey
Formation: Contemporary Development Principles and Practices
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Le fait que nous ayons des solutions prêtes pour des problèmes donnés + montrant un large éventail d'applications + passé un recueil de connaissances. W
Wojciech Michalak
Formation: Power BI
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J'ai aimé les exercices car c'est le seul moyen d'apprendre par répétition.
David Rushe
Formation: Tableau Advanced
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Le formateur a une très grande connaissance, il peut le transmettre. Cela implique que les participants interagissent et résolvent les problèmes rencontrés ensemble.
Nina Rokita
Formation: Power BI
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Le formateur était en contact permanent avec les bénéficiaires de la formation, ajustait le rythme à nos besoins et résolvait nos problèmes de façon continue et répondait à nos questions. Domin
Dominika Jaworska
Formation: Power BI
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J'ai apprécié les exercices, la salle de formation, la cuisine de thé.
Alisher Khaydarov
Formation: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
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Le rythme et la progression étaient parfaits pour vraiment comprendre les choses rapidement.
Stephen Brewell
Formation: BPMN 2.0 for Business Analysts
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Les exemples donnés m'ont vraiment aidé à comprendre certains concepts. Le formateur s’est assuré que nous suivions l’entraînement en entier et n’a pas hésité à revenir à un point antérieur. Le formateur a adapté la formation à nos besoins, en mettant l'accent sur les éléments que nous aimerions avoir plus de détails. Les exercices pratiques étaient bons aussi.
Amanda Moscardini - Campinas Valley
Formation: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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Debra s'est assurée de comprendre mes questions et d'y répondre précisément. Les suggestions sur la façon de concevoir des diagrammes sous certaines conditions étaient vraiment bonnes. Je voudrais renforcer le professionnalisme et l'efficacité de Debra avec nous.
Leandro Antonio
Formation: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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La formation était très cohérente, j'ai appris beaucoup de fonctionnalités intéressantes du programme. A
Anna Klimczak
Formation: Power BI
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Exercices bien préparés, pratiqués et connaissances de l'enseignant
Sandra Przewdzing
Formation: Power BI
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J'aime les exercices effectués.
Nour Assaf
Formation: Data Mining and Analysis
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L'exercice pratique et la capacité du formateur à expliquer des sujets complexes en termes simples.
youssef chamoun
Formation: Data Mining and Analysis
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Les informations fournies étaient intéressantes et la meilleure partie était vers la fin lorsque nous avons reçu des données de Durex et que nous avons travaillé sur des données que nous connaissons et effectuons des opérations pour obtenir des résultats.
Jessica Chaar
Formation: Data Mining and Analysis
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Je pensais que l'information était intéressante.
Allison May
Formation: Data Visualization
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J'ai vraiment apprécié que Jeff ait utilisé des données et des exemples applicables aux données sur l'éducation. Il l'a rendu intéressant et interactif.
Carol Wells Bazzichi
Formation: Data Visualization
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Connaître tous les types de graphiques et à quoi ils servent. Apprendre la valeur de l'encombrement. Apprendre les méthodes pour afficher les données temporelles.
Susan Williams
Formation: Data Visualization
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Le formateur était enthousiaste.
Diane Lucas
Formation: Data Visualization
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J'ai vraiment aimé le contenu / instructeur.
Craig Roberson
Formation: Data Visualization
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Je suis un apprenant actif et c'était quelque chose qu'il faisait beaucoup.
Lisa Comfort
Formation: Data Visualization
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J'ai aimé les exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
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J'ai généralement bénéficié des exemples.
Peter Coleman
Formation: Data Visualization
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J'ai apprécié les bons exemples du monde réel, les critiques des rapports existants.
Ronald Parrish
Formation: Data Visualization
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J'aime la manière dont Birol a personnalisé certaines parties de la formation pour assumer mon rôle d'analyste Business . De cette façon, il a pu se concentrer sur les sujets importants et non sur des sujets que je n'utiliserai généralement pas dans mon travail. Il enseigne très clairement et veille à ce que vous compreniez un sujet avant de passer au suivant. Vous pouvez dire qu'il est un professeur chevronné, très informé sur son sujet et capable d'analyser les besoins de formation de l'étudiant afin de couvrir efficacement des sujets essentiels et pertinents. Cela rend ses sessions très efficaces car il est flexible et droit au but. Son matériel est très complet et il tient à suivre le programme mais en le rendant plus pertinent pour l’élève. J'apprécie qu'il connaisse les normes de l'industrie et puisse donner son point de vue sur ce qui fonctionne. Je n'ai jamais autant appris que sur un cours de deux jours et cela en vaut la peine. La formation a accéléré mon apprentissage de BPM N 2.0 et m'a donné les bases et la confiance en soi pour commencer à pratiquer la technique dans mon travail. Merci Birol et NobleProg pour cette merveilleuse expérience d’apprentissage. Je recommanderai sûrement le cours et le formateur à mes futurs collègues.
Irma Irosido
Formation: BPMN 2.0 for Business Analysts
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J'ai vraiment bénéficié de la volonté du formateur de partager davantage.
Balaram Chandra Paul
Formation: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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Le coach a beaucoup d'anecdotes et peut montrer du contenu sur des conférences de vie simples
Katarzyna Gołda
Formation: Business Analysis
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M. Bogdan est un grand spécialiste et sait comment transmettre les connaissances de manière accessible. Il comprend et remarque quand le public "s'éteint".
Unit4 Polska sp. z o.o; ALTEN Polska Sp. z o.o.; UBS; Zerochaos Sp. z o.o.
Formation: Business Analysis
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Coach approche, l'humour et une façon intéressante de mener une formation et se référant à votre propre expérience. Zb
Zbigniew Grzeskow
Formation: Business Analysis
Machine Translated
Ouverture, facilité de conversation, atmosphère.
Lucyna Kowalczyk
Formation: Business Analysis
Machine Translated
style de conversation "bavard"
Tomasz Niziołek
Formation: Business Analysis
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Offrir un champ d'application plus approfondi sur Power BI, plus que tout institut de formation que j'ai rencontré.
Mohammed Al Ameer
Formation: Power BI
Machine Translated
Rapide - bonne interaction - formateur clairement très compétent.
Formation: Business Process Analysis with UML and BPMN
Machine Translated
J'ai beaucoup aimé la façon interactive d'apprendre.
Luigi Loiacono
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
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J'ai apprécié les feuilles Excel fournies avec les exercices avec des exemples. Cela signifiait que si Tamil était empêché d’aider d’autres personnes, je pourrais continuer à jouer avec les parties suivantes.
Luke Pontin
Formation: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Apprendre à utiliser Excel correctement.
Torin Mitchell
Formation: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
La manière dont le formateur a rendu les sujets complexes faciles à comprendre.
Adam Drewry
Formation: Data and Analytics - from the ground up
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C'était une formation très pratique, j'ai aimé les exercices pratiques.
Proximus
Formation: Data Analysis with Hive/HiveQL
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Rapide - bonne interaction - formateur clairement très compétent.
Formation: Business Process Analysis with UML and BPMN
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Plans de cours Analyse de données
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
Cette formation guidée par des instructeurs, en direct (online ou sur site) est destinée à des analystes de données ou à toute personne qui souhaite utiliser SPSS Modeler pour effectuer des activités de minage de données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de la mining de données. Apprenez comment importer et évaluer la qualité des données avec le Modèleur. Développer, déployer et évaluer efficacement les modèles de 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.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Les participants auront la possibilité de mettre ces connaissances en pratique à travers des exercices pratiques. L’interaction de groupe et le feedback d’instructeur constituent un élément important de la classe.
Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de Big Data, puis progresse dans les langues de programmation et les méthodologies utilisées pour réaliser Data Analysis. Enfin, nous discutons des outils et des infrastructures qui permettent Big Data stockage, traitement distribué, et Scalacapacité.
Le format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, pratique et mise en œuvre, quiz occasionnel pour mesurer le progrès.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct, est destinée aux développeurs de logiciels qui souhaitent construire des solutions de recherche et d'analyse en utilisant Elasticsearch.
La formation commence par une discussion de l'architecture Elasticsearch, y compris son modèle distribué et l'API de recherche. Ceci est suivi par une explication de la fonctionnalité Elasticsearch's et comment mieux l'intégrer dans une application existante.
Les exercices à la main font partie importante de la formation, et donnent aux participants la possibilité de mettre en pratique leurs connaissances tout en recevant des commentaires sur leur mise en œuvre et leur progrès.
Le format du cours
L’accent sur la pratique en direct. La plupart des concepts sont appris à travers les échantillons, les exercices et le développement pratique.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour fournir aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB , nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les feuilles de calcul, C, C++ et Visual Basic.
Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement de leurs données et la génération de rapports.
Tout au long du cours, les participants mettront en pratique les idées apprises lors d'exercices pratiques en laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et pourront l’utiliser pour résoudre des problèmes concrets liés à la science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l’automatisation.
Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour évaluer les progrès.
Format du cours
- Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, une inspection de code exemple et une mise en œuvre pratique.
Remarque
- Les séances d'entraînement seront basées sur des modèles de rapport de données pré-arrangés. Si vous avez des exigences spécifiques, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
Analystes, chercheurs, scientifiques, diplômés et étudiants, ainsi que tous ceux qui souhaitent apprendre à faciliter l’analyse statistique dans Microsoft Excel .
Objectifs du cours
Ce cours vous aidera à mieux vous familiariser avec Excel et les statistiques et, partant, à accroître l'efficacité et l'efficience de votre travail ou de vos recherches.
Ce cours explique comment utiliser Analysis ToolPack dans Microsoft Excel , les fonctions statistiques et comment exécuter des procédures statistiques de base. Il expliquera ce que sont les limitations d' Excel et comment les surmonter.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux analystes de données qui souhaitent apprendre les techniques permettant de préparer des données dans Excel , puis de les visualiser dans Power BI .
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Comprendre les principes de l'analyse des données, les objectifs de l'analyse des données et les méthodes d'analyse des données.
- Utilisez les formules DAX dans Power BI pour des calculs complexes.
- Créez et utilisez des visualisations et des graphiques pour des cas d'analyse particuliers.
- Importation avec Power View pour passer d' Excel en fonction d' Power BI à indépendante Power BI .
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
What will happen?
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
What should happen?
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or [remotely](https://www.nobleprog.co.uk/instructor-led-online-training-courses) over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.
à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.
format du cours
- partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dans cette formation guidée par les instructeurs, les participants apprendront comment utiliser R pour développer des applications pratiques pour résoudre un certain nombre de problèmes liés à la finance spécifique.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondements du langage de programmation R Sélectionnez et utilisez des paquets et des techniques R pour organiser, visualiser et analyser les données financières à partir de différentes sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.) Construire des applications qui résolvent les problèmes liés à l'allocation des actifs, à l'analyse des risques, au rendement des investissements et plus encore Résoudre les problèmes, intégrer le déploiement et optimiser une application R
Audience
Développeurs Les analystes Quantité
Format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
Notes
Cette formation vise à fournir des solutions à certains des problèmes principaux rencontrés par les professionnels des finances. Toutefois, si vous avez un sujet, un outil ou une technique spécifique que vous souhaitez ajouter ou élaborer plus loin, veuillez nous contacter pour organiser.
Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.
Audience
Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes
Le format du cours
Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
- Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde
Remarque
- Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)
Public
- Ingénieurs Big Data
- Big Data
Format du cours
- Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
L’utilisation de Python avec les GIS a considérablement augmenté au cours des deux dernières décennies, en particulier avec l’introduction de la série Python 2.0 en 2000, qui comprenait de nombreuses nouvelles fonctionnalités de programmation qui facilitaient considérablement le déploiement du langage. Depuis lors, Python a été utilisé non seulement dans les GIS commerciaux, tels que les produits Esri, mais également dans les plates-formes open source, notamment dans le cadre de Q GIS et de GRASS. En fait, Python est de loin le langage le plus utilisé par GIS utilisateurs et les programmeurs GIS .
Ce programme couvre l'utilisation de Python et de ses bibliothèques avancées telles que geopandas, pysal, bokeh et osmnx pour mettre en œuvre vos propres fonctionnalités GIS . Le programme couvre également des modules d'introduction autour de l'API Arc GIS et de GIS boîte à outils Q GIS .
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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.
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