台灣現場商業智能培訓

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對中級數據專業人士，旨在教授如何使用Datameer來準備、分析和可視化數據，利用現代技術、引導工作流程和最新的Datameer界面。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Datameer的工作區中創建和管理數據項目。
• 連接到包括Snowflake、雲存儲和數據庫在內的現代數據平台。
• 使用可視化、無代碼的工作流程或SQL進行數據轉換。
• 使用元數據管理和項目共享與團隊協作。
• 使用可視化探索工具來分析和理解數據集。
• 創建並分享豐富的數據可視化和儀表板。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望將 AI 有效集成到數據分析流程中的初級金融分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 在金融行業數據分析中的應用。
• 培養構建財務分析預測和規範模型的技能。
• 瞭解如何實施用於金融數據處理的機器學習演算法。
• 增強數據可視化並解釋複雜的 AI 驅動型見解以制定決策。

這種由講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Amazon QuickSight 創建、管理和管理控制面板的中級數據和業務分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Amazon QuickSight 的優勢、使用案例和主要功能。
• 瞭解如何將 QuickSight 連接到多個數據源，以及如何創作互動式數據可視化和儀錶板。
• 在 QuickSight 中應用安全和存取控制。
• 利用 QuickSight 內置的機器學習功能來增強數據洞察。
• 設計、創建和自定義 QuickSight 控制面板，以提取和可視化業務見解。

這種以講師為主導的 台灣（在線或遠端）實時培訓面向希望使用 BIRT 有效創建和部署商業智慧報告的中級數據和業務分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 BIRT 框架的體系結構和元件。
• 使用 BIRT Report Designer 設計和創建資訊豐富的動態報表。
• 使用 BIRT 的腳本功能向報表添加業務邏輯。
• 在 Web 應用程式和獨立應用程式中優化和部署 BIRT 報告。

這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向希望利用Oracle BI從數據中提取有價值的見解的初級業務分析師和數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

有效地導航和利用 Oracle BI 介面。 創建和自定義根據業務需求量身定製的報告和儀錶板。 使用各種 BI 工具進行臨時分析。 利用高級功能進行全面的數據探索。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望利用SAS BI的強大功能從數據中提取有意義的見解的初級業務分析師和數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

有效地導航和利用 SAS BI 介面。 創建根據業務需求量身定製的自定義報告和儀錶板。 使用各種 BI 工具進行臨時分析。 利用高級功能進行全面的數據探索。

這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向初級業務分析師和數據分析師，他們希望獲得使用SAP BusinessObjects BI將原始數據轉換為有意義的見解的基本技能。

在培訓結束時，參與者將能夠：

導航並使用 SAP BusinessObjects BI 介面。 創建和自定義業務報告和儀錶板。 使用各種 BI 工具執行臨時分析。 利用高級功能進行深入的數據探索。

這種由導師主導的現場培訓在台灣（在線或現場）旨在幫助中級參與者掌握Looker Studio中的高級數據集成和可視化技術，並學習如何連接各種數據源、設計引人注目的儀表板以及自動化報告工作流程，以推動更好的業務決策。

通過這次培訓，參與者將能夠：

• 將多個數據源連接和集成到Looker Studio中。
• 創建自定義度量標準和計算字段以進行量身定制的分析。
• 設計高級可視化，包括交互式過濾器和圖表。
• 自動化報告工作流程以實現實時數據更新。
• 應用視覺故事講述和報告自定義的最佳實踐。

本教练主导的现场培训 （在线或现场）旨在帮助希望为 Cognos Analytics 认证做准备并在财务数据分析方面获得专业知识的初级到高级顾问和金融专业人士，包括应付账款、财务和费用模块。

培训结束时，参与者将能够：

• 高效导航和利用 Cognos Analytics 界面。
• 开发和定制财务报告和仪表板。
• 管理数据模型和优化查询。
• 为 Cognos Analytics 认证考试做好准备。

這個由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助希望通過利用Excel和Google Sheets的高級功能來提高生產力和效率的初級到中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瀏覽和利用Excel和Google Sheets的核心功能。
• 使用高級電子表格技術進行數據分析並創建可行的見解。
• 使用Google Sheets實時協作，實現無縫團隊合作。
• 為報告、跟踪和項目管理創建可重用的模板。

Microsoft Fabric 是一个统一的分析平台，将数据工程、数据集成、数据仓库、数据科学、实时分析和商业智能整合在一起。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级数据专业人士，他们希望利用Microsoft Fabric构建现代数据解决方案，集成分析、治理和可视化工具。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 了解Microsoft Fabric的组件及其如何与Microsoft生态系统集成。
• 创建和管理Fabric Workspaces，并设置适当的访问控制。
• 构建和管理Lakehouses，以集中和分析数据。
• 使用Python和SQL进行探索性分析和转换。
• 使用可视化管道创建和自动化数据流。
• 使用Data Warehouse和语义模型层对数据进行建模和管理。
• 使用Power BI在Fabric中设计和发布交互式仪表板。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望學習和使用Sisense進行大數據操作和可視化的開發人員和系統管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Sisense 的基本概念及其工作原理。
• 創建 Sisense 儀錶板以可視化大數據並執行數據驅動的業務決策。
• 合併和管理來自多個來源的數據。
• 利用 Sisense 進行快速數據操作和可視化。

這種由 講師指導的 台灣現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Plunk 來 分析和管理 IT 基礎設施、優化系統架構、有效排除故障並利用 Splunk 的功能進行全面數據分析和實時監控的中級 IT 管理員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解並管理完整的 Splunk 基礎架構。
• 掌握 Splunk 架構和元件。
• 有效地解決常見和高級問題。
• 充分利用 Splunk 進行數據分析、監控和報告。
• 管理數據輸入、使用者管理和系統配置。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望提高創建複雜報告、自定義報告範本以及與其他系統集成 JasperReports 的技能的中級資料庫專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計具有高級佈局、具有可變部分的固定表單和動態內容的複雜多頁報表。
• 創建高級圖表、圖形和數據透視表以可視化數據，並集成子報表和分組以進行詳細的數據表示。
• 實施安全措施，管理用戶許可權，並利用 JasperReports 伺服器進行報告調度和分發。

這種由講師指導的台灣現場現場培訓面向數據科學家和數據分析師，他們希望學習如何使用Alteryx Designer中開發人員工具面板中的每個工具。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解如何使用和配置開發人員選項卡中的所有工具。
• 使用動態、驗證和測試工具在 Alteryx 中設計高效的工作流。
• 瞭解如何使用 API 工具下載和解析 Web 資料。
• 使用 Alteryx 腳本工具，包括 Python 和 R。

這種以講師為主導的 台灣（在線或現場）現場培訓面向數據分析師或任何希望使用 AWS QuickSight 數據分析和可視化的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AWS QuickSight 的基本概念。
• 使用 AWS QuickSight 建立資料分析、報告和見解。
• 使用 AWS 在資料之間創建關係以增強分析。
• 瞭解在理解數據時使用不同類型的可視化效果。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端） 針對的是希望理解Cognos 11理論方面並學習如何有效使用它的中級數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Cognos 11 與 Cognos 10 相比的差異和增強功能。
• 利用改進的數據模組和數據管理功能，實現更高效的數據處理。
• 實施最佳實踐，以實現平穩過渡和 Cognos 11 的最佳使用。

這是由講師指導的台灣（線上或線下）培訓，針對希望使用Microsoft Fabric實施湖倉一體解決方案的中級數據專業人員。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 了解Microsoft Fabric的架構和組件。
• 使用Microsoft Fabric配置和管理湖倉。
• 使用Apache Spark進行數據的攝取和轉換。
• 利用Delta Lake表進行數據版本控制和管理。
• 使用Dataflows Gen2實現數據攝取管道。
• 使用Data Factory協調數據管道。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Google Sheets 進行數據分析的數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Go ogle Sheets 構建電子表格。
• 使用在 Google Sheets 和 Excel 中都有效的公式。
• 格式化和分析任何數據。
• 使用圖表和圖形創建數據可視化。

這是針對希望使用Looker Studio建立數據可視化和報告的基礎技能的初學者到中級參與者的面對面實時培訓，其目的是教會他們如何連接數據源、有效地可視化信息並獲得可行的見解。

培訓結束時，學員將能夠：

• 了解Looker Studio的核心功能及其用例。
• 設置Looker Studio並連接到各種數據源。
• 用圖表、圖形和篩選器創建引人入勝的儀表板。
• 為特定受眾和業務需求定制報告。
• 有效地協作和共享儀表板。

這種由講師指導的現場培訓（在線或遠端）面向希望加深對 Splunk 的理解並在 Splunk 基礎知識 1 中獲得的基礎知識的基礎上建立的中級數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Splunk 強大的搜索命令和功能進行高級搜索。
• 利用子搜索、統計命令和評估功能來分析數據。
• 使用高級可視化選項創建複雜的報表和儀錶板。
• 實施警報和計劃報告，以便進行監視和通知。

這項面授的即時培訓旨在幫助中級至高級的統計學專業人士利用Stata進行統計分析，並將其與R語言整合。

完成這次培訓後，參與者將能夠：

• 有效地使用Stata進行數據分析和統計建模。
• 比較Stata與SPSS和R的功能。
• 將Stata與R整合，以實現無縫的統計計算。
• 使用Stata和R開發和自動化工作流程。

培訓專門講授基於 MS SQL Server 2008 創建數據倉庫環境的基礎知識。

課程參與者將獲得設計和構建在 MS SQL Server 2008 上運行的數據倉庫的基礎。

瞭解如何基於 SSIS 構建簡單的 ETL 過程，然後使用 SSAS 設計和實現數據立方體。

參與者將能夠管理 OLAP 資料庫：在線創建和刪除資料庫 OLAP 處理分區更改。

參與者將獲得腳本 XML / A 和 MDX 的知識。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望使用Splunk進行高級數據搜索，分析和可視化的數據分析師， 數據科學家和數據工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 創建 Splunk 應用程式和技術載入項。
• 使用不同的數據輸入方法和來源。
• 對大型數據集實施高級搜索、分析和可視化。
• 自定義和共用儀錶板和報表。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Apache Superset 進行高級數據分析和數據可視化的數據分析師、數據科學家和數據工程師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Apache Superset。
• 使用 Apache Superset 實現高級數據分析和可視化。
• 自定義和共用儀錶板和報告。
• 在 Apache Superset 中管理安全性。

這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望通過演算法交易 Python 和 R 實現自動化交易的業務分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
• 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
• 自動監控股票價格並進行交易。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對希望使用Alteryx進行數據處理和數據可視化的數據分析師。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 利用Alteryx提升商業智能和商業分析能力。
• 無需編碼即可執行ETL操作。
• 使用數據分析套件（如Excel）進行數據可視化。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Alteryx進行數據分析的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Alteryx中準備數據，以便稍後在 Power BI 或Excel中進行可視化。
• 創建和執行 ETL 操作，幾乎不需要代碼。
• 在Alteryx中嵌入自定義 R 代碼。

「Big Data與AI在銀行業中的應用」培訓課程旨在為銀行業專業人士提供必要的技能和知識，以充分利用Big Data和人工智慧的力量。參與者將探索Big Data和AI在銀行業中的基礎概念、技術和實際應用。培訓內容包括理論教學、案例分析、實作課程，以及對監管影響、倫理考量和最佳實踐的討論。 

通過本培訓，參與者將能夠：

1. 理解關鍵概念：為參與者提供Big Data和AI的基礎理解，包括它們在銀行業中的重要性。 
2. 探索技術：讓參與者熟悉核心Big Data技術，包括Hadoop和Spark，以及NoSQL數據庫的相關性。 
3. 利用數據源：教導參與者識別並利用各種內部和外部數據源，以提升銀行運營效率。 
4. AI的應用：展示AI技術在銀行檢查中的應用，例如風險評估、詐欺檢測和預測建模。 
5. 實施數據分析：使參與者具備應用數據分析方法的技能，以識別趨勢並進行風險管理。 
6. 處理倫理考量：討論在銀行業中使用Big Data和AI的倫理影響，以及遵守法規的重要性。 
7. 應對未來趨勢：讓參與者準備好應對未來的技術創新，並制定將Big Data和AI整合到銀行實踐中的策略。 

技术的进步和信息量的增加正在改变包括政府在内的许多行业的业务开展方式。Go由于移动设备和应用程序、智能传感器和设备、云计算解决方案以及面向公民的门户的快速增长，数据生成和数字归档率正在上升。随着数字信息的扩展和日益复杂，信息管理、处理、存储、安全和处置也变得更加复杂。新的捕获、搜索、发现和分析工具正在帮助组织从其非结构化数据中获得见解。政府市场正处于一个转折点，他们意识到信息是一种战略资产，政府需要保护、利用和分析结构化和非结构化信息，以便更好地服务和满足任务要求。随着政府领导者努力发展数据驱动型组织以成功完成使命，他们正在为关联事件、人员、流程和信息之间的依赖关系奠定基础。

高价值的政府解决方案将由最具颠覆性的技术混合而成：

• 移动设备和应用程序
• 云服务
• 社交商业技术和网络
• Big Data 和分析

IDC 预测，到 2020 年，IT 行业将达到 5 万亿美元，比现在大约 1.7 万亿美元，而该行业 80% 的增长将由这些第三平台技术推动。从长远来看，这些技术将成为处理日益增长的数字信息复杂性的关键工具。Big Data 是智能行业解决方案之一，它允许政府根据分析大量数据（相关和不相关、结构化和非结构化）所揭示的模式采取行动，从而做出更好的决策。

“理解这些大量的Big Data需要尖端的工具和技术，这些工具和技术可以从大量不同的信息流中分析和提取有用的知识，”白宫科技政策办公室的Tom Kalil和Fen Zhao在OSTP博客上的一篇文章中写道。

白宫在2012年建立国家Big Data研究与开发计划（National Big Data Research and Development Initiative）时，在帮助各机构发现这些技术方面迈出了一步。该计划包括超过 2 亿美元，以充分利用 Big Data 的爆炸式增长以及分析它所需的工具。

Big Data 带来的挑战几乎与它的承诺一样令人生畏。高效存储数据是这些挑战之一。与往常一样，预算紧张，因此机构必须最大限度地降低每兆字节的存储价格，并使数据易于访问，以便用户可以在需要时以需要的方式获取数据。备份海量数据加剧了这一挑战。

有效分析数据是另一个重大挑战。许多机构采用商业工具，使他们能够筛选海量数据，发现可以帮助他们更有效地运营的趋势。（MeriTalk 最近的一项研究发现，联邦 IT 高管认为 Big Data 可以帮助机构节省超过 5000 亿美元，同时实现任务目标。

定制开发的 Big Data 工具还使机构能够满足分析其数据的需求。例如，橡树岭国家实验室的计算数据分析小组已将其食人鱼数据分析系统提供给其他机构。该系统帮助医学研究人员找到了一种联系，可以在主动脉瘤发作之前提醒医生注意主动脉瘤。它还用于更平凡的任务，例如筛选简历以将求职者与招聘经理联系起来。

概述

服务提供商(CSP)面临压力,以降低成本,最大限度地提高用户平均收入(ARPU),同时确保优秀的客户体验,但数据量仍在增长。 到2016年,全球移动数据流量将以78%的合并年增长率(CAGR)增长,每月达到10.8 exabytes。

与此同时,CSP正在产生大量的数据,包括呼叫细节记录(CDR),网络数据和客户数据。 充分利用这些数据的公司获得了竞争优势。 根据The Economist Intelligence Unit最近的一项调查,使用数据导向决策的公司享有5至6%的生产力增长。 然而,53%的公司只利用其有价值的数据的一半,其中四分之一的受访者指出,大量有用的数据正在失去。 数据量如此高,以至于手动分析是不可能的,而大多数遗产软件系统无法保持,导致有价值的数据被忽略或忽略。

使用高速可扩展的大数据软件,CSP 可以在更短的时间内挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。 不同 Big Data 产品和技术提供一个终端软件平台,以收集,准备,分析和展示来自大数据的洞察力。 应用领域包括网络性能监测、欺诈检测、客户端检测和信用风险分析。 Big Data 分析产品规模处理数据的特拉比特,但这些工具的实施需要新的类型的基于云的数据库系统,如(3)或大规模平行计算处理器(KPU等)。

该课程工作在 Big Data BI for Telco 覆盖了所有新兴的领域,在这些领域,CSP 正在投资,以提高生产力,并打开新的业务收入流。 该课程将提供一个完整的360学位的视图 Big Data BI在Telco,以便决策者和管理人员可以有一个非常广泛和全面的概述的可能性 Big Data BI在Telco的生产力和收入收益。

课程目标

该课程的主要目标是引入4个领域的新(0)商业智能技术(9)(Marketing/销售、网络运营、金融运营和客户关系(4))。 学生将被介绍为如下:

• 引入 Big Data - 什么是 4Vs (容量,速度,多样性和可靠性) 在 Big Data - 从 Telco 视角的发行,提取和管理
• 如何分析与遗产数据分析不同
• 内部正当化 Big Data -Telco 视角
• 引入 Hadoop 生态系统 - 熟悉所有 Hadoop 工具,如 Hive, 猪, SPARC –什么时候和如何使用它们来解决 Big Data 问题
• 如何 Big Data 被提取到分析分析工具 - 如何 Business Analysis’s 可以通过集成 Hadoop 板块方法来减少数据收集和分析的疼痛点
• 基础介绍 Insight 分析、视觉分析和预测分析为 Telco
• 客户评估分析和如何评估分析可以在Telco案例研究中减少客户评估和客户不满
• 网络故障和服务故障分析来自网络 meta 数据和 IPDR
• 财务分析 - 欺诈、欺诈和从销售和运营数据中获得的ROI估计
• 客户收购问题 - 目标营销,客户分区和从销售数据中交叉销售
• 介绍和概述所有 Big Data 分析产品以及它们适合在 Telco 分析空间的位置
• 结论 - 如何采取一步一步的方法来引入 Big Data Business Intelligence 在您的组织

目标观众

• 网络运营,财务经理,CRM经理和Telco CIO办公室的顶级IT经理。
• Business 分析师在 Telco
• CFO办公室经理/分析师
• 运营经理
• QA管理员

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習處理Big Data技術的心態，評估它們對現有過程和政策的影響，並實施這些技術以便識別犯罪活動和預防犯罪。將研究來自全球執法機構的案例研究，以獲取有關其採納方法、挑戰和結果的見解。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 在調查中，結合Big Data技術和傳統數據收集過程，拼湊出一個故事。
• 實施工業大數據存儲和處理解決方案進行數據分析。
• 為採納最合適的工具和流程以實現以數據為中心的犯罪調查方法準備一份提案。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在SAS中使用R進行程式設計以進行聚類分析的數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用聚類分析進行數據挖掘
• 群集解決方案的 Master R 語法。
• 實現分層和非分層聚類。
• 做出數據驅動的決策，説明改善業務運營。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Alteryx準備用於可視化和分析的數據的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Alteryx 預配置數據，以便稍後可視化。
• 使用零代碼執行 ETL 操作。
• 利用 Alteryx 改進商業智慧和業務分析。

Apache Druid是一個用Java編寫的開源，面向列的分佈式數據存儲。它旨在快速獲取大量事件數據，並對該數據執行低延遲OLAP查詢。德魯伊通常用於商業智能應用程序，以分析大量的實時和歷史數據。它還非常適合為最終用戶提供快速，交互式分析儀表板。德魯伊被阿里巴巴，Airbnb， Cisco ，eBay，Netflix，Paypal和雅虎等公司使用。

在這個由講師指導的實時課程中，我們探討了數據倉庫解決方案的一些局限性，並討論了德魯伊如何能夠補充這些技術以形成靈活且可擴展的流分析堆棧。我們通過許多示例，為參與者提供在實驗室環境中實施和測試基於德魯伊的解決方案的機會。

課程格式

• 部分講座，部分討論，繁重的實踐練習，偶爾的測試來衡量理解

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望使用IBM Cognos進行數據分析和報告的業務分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 分析和分享有關數據的見解。
• 可視化業務績效。
• 使用 AI 輔助準備來清理和合併數據來源。
• 使用 IBM Cognos 內置 AI 功能的分析功能發現數據中隱藏的模式。

在這個由 台灣 講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用 JasperReports 查看業務數據並與之交互，以及創建和設計可在手機和平板電腦上查看的報表和儀錶板。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置和配置 JasperSoft ETL 專案
• 設計並運行 ETL 作業
• 使用 iReport 生成圖表、圖像、子報表和交叉表

此 台灣 的講師指導式實時培訓（在線或現場）面向希望使用 Metabase 收集、查詢和可視化數據以進行商業智慧分析和報告的數據分析師和數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並安裝 Metabase 以開始構建數據可視化和儀錶板。
• 瞭解如何在 Metabase 中查詢、聚合和可視化數據。
• 使用 Metabase 中的功能和工具編寫 SQL 查詢。
• 構建分析圖表和儀錶板以獲取業務見解。
• 了解有關使用 Metabase 和解決常見問題的最佳實踐和提示。

了解如何獲取和轉換數據以準備交互式儀表板

Power BI是最受歡迎的Data Visualization工具之一，也是Business Intelligence工具。 Power BI是數據連接器，應用程序和軟件服務的集合，用於從不同來源獲取數據，轉換數據並生成漂亮的報告。

Power BI還允許您為組織發布它們，以便您可以使用移動設備，平板電腦等訪問它們。在此Power BI教程中，我們將向您展示連接多個數據源，數據轉換和創建的分步方法報告如圖表，表格，矩陣，地圖等

Pentaho 開源 BI Suite 社區版 （CE） 是一個商業智慧包，可提供數據集成、報告、儀錶板和載入功能。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何最大限度地利用 Pentaho 開源 BI 套件社區版 （CE） 的功能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Pentaho 開源 BI Suite 社區版 （CE）
• 瞭解 Pentaho CE 工具的基礎知識及其功能
• 使用 Pentaho CE 構建報告
• 將第三方數據集成到 Pentaho CE 中
• 在 Pentaho CE 中使用大數據和分析

觀眾

• 程式師
• BI 開發人員

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在Qlik Sense中開發關聯模型的數據分析師和Web開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在數據科學中應用 Qlik Sense。
• 使用和導航 Qlik Sense 介面。
• 利用 AI 交互構建具有數據素養的員工隊伍。
• 使用Qlik Sense 創建資料驅動型企業。

在這個以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）中，參與者將學習如何使用QlikView來支援他們組織中的決策。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 QlikView。
• 使用 QliKView 分析和顯示數據。
• 使用 QlikView 中的數據發現來支持決策。

在這個以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）中，參與者將學習如何開始使用QlikView。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 QlikView。
• 通過 QlikView 腳本轉換來自各種源的數據。
• 使用 QlikView 構建數據模型。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Redash 運行基於 SQL 的查詢並可視化來自多個來源的數據的數據科學家和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並安裝 Redash 以開始創建資料可視化和儀錶板。
• 將 Redash 連接到不同的數據源，例如 Postgres、MongoDB、Databricks 等。
• 瞭解如何查詢和組合來自多個資料庫源的複雜數據。
• 編寫和執行 SQL 查詢，並構建協作數據可視化和儀錶板。
• 使用 Redash 的 API 端點啟用與其他 Web 應用程式的整合。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在SAS中程式設計以進行高級數據管理，數據分析等的數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握宏以編寫高效的 SAS 程式。
• 使用預測建模訓練模型並對看不見的數據進行預測。
• 創建用於數據可視化的圖表和繪圖。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Splunk搜索，分析和可視化數據的數據分析師和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Splunk。
• 收集和索引各種機器數據。
• 實現大型數據集的即時搜索、分析和可視化。
• 創建和共用複雜的儀錶板和報表。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望將數據導入Splunk索引器並在Splunk中操作數據的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用不同的數據輸入方法和來源。
• 安裝、配置、管理和監控轉發器。
• 在 Splunk 中操作原始數據。
• 創建 Splunk 診斷。

SSAS （SQL Server Analysis Services） 是一個 Microsoft SQL 伺服器事務處理 （OLAP） 和數據挖掘工具，用於分析多個資料庫、表或文件中的數據。SSAS 提供的語義數據模型被 Power BI、Excel、Reporting Services 和其他數據可視化工具等用戶端應用程式使用。

在這個由講師指導的現場培訓（現場或遠端）中，參與者將學習如何使用 SSAS 分析資料庫和數據倉庫中的大量數據。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 SSAS
• 瞭解 SSAS、SSIS 和 SSRS 之間的關係
• 應用多維數據建模從數據中提取業務洞察
• 設計 OLAP （Online Analytical Processing） 多維數據集 
• 使用 MDX （Multidimensional Expressions） 查詢語言查詢和操作多維數據
• 使用 SSAS 部署實際的 BI 解決方案

觀眾

• BI （Business 智慧） 專業人員
• 數據分析師
• Database 和數據倉庫專業人員

 
課程形式

• 互動講座和討論
• 大量的練習和練習
• 在即時實驗室環境中動手實施

課程自定義選項

• 本培訓基於最新版本的 Microsoft SQL Server 和 SSAS。
• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

這種講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Stata 分析大型數據集的數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 創建用於預測關鍵利益變數和事件的統計模型。
• 生成描述性可視化、匯總表、頻率等。
• 管理和構建大型數據集，為數據分析做好準備。

此講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Stata 和 R 分析大數據以進行統計分析的數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 創建用於預測關鍵利益變數和事件的統計模型。
• 生成描述性可視化、匯總表、頻率等。
• 管理和構建大型資料庫，以便為數據分析做好準備。

此講師指導的實時培訓（在線或現場）面向希望  使用 Apache Superset 探索、組織和可視化數據的數據分析師和數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Apache Superset。
• 合併來自不同資料庫的數據。
• 可視化大型數據集。
• 創建和共用複雜的儀錶板。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 此訓練基於最新版本的 Apache Superset。
• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
• 要了解有關 Apache Superset 的更多資訊，請訪問：https://superset.incubator.apache.org