TIBCO Statistica培训

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望学习用于分析数据的高级Spotfire Analyst技术的业务分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在不同的团队成员之间共享可视化效果。
• 基于角色和访问控制的安全访问软件。
• 创建可视化效果，例如地图。
• 将 R 等统计计算语言与 Spotfire 集成。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望学习用于分析数据的基本Spotfire Analyst技术的业务分析师和数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TIBCO Spotfire。
• 合并来自不同数据库的数据。
• 可视化大型数据集。
• 创建和共享复杂的仪表板。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用TIBCO Spotfire X及其人工智能功能来可视化，转换和分析数据的业务分析师和数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 TIBCO Spotfire X。
• 了解 TIBCO Spotfire X 的功能和体系结构。
• 了解增强分析和预测分析背后的概念。
• 了解如何使用 Spotfire X 加载、处理和可视化数据。
• 创建交互式和增强的数据可视化。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习三种不同的方法来访问，分析和可视化数据。我们首先介绍RDMS数据库;重点将放在使用 SQL 语言访问和查询 Oracle 数据库上。然后，我们研究使用 Python 语言以编程方式访问 RDMS 数据库的策略。最后，我们看看如何使用 TIBCO Spotfire 以图形方式可视化和呈现数据。 

课程形式 互动讲座和讨论。 大量的练习和练习。 在现场实验室环境中动手实施。

这种以讲师为主导的中国现场（现场或远程）的现场培训面向希望使用BusinessEvents和ActiveMatrix Service Bus来开发，部署和管理事件驱动应用程序的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始开发。
• 构建分布式、有状态、基于规则的事件处理系统。
• 管理业务事件数据并执行适当的业务规则。
• 缩短大规模数据驱动型应用程序中的事件响应时间。
• 构建用于欺诈检测、跟踪和追溯、实时客户报价生成等的应用程序。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习如何创建基于Web的数据驱动的可视化，这些可视化可以在多个设备上运行。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 D3 创建交互式图形、信息仪表板、信息图表和地图。
• 使用类似 jQuery 的选择来控制 HTML。
• 通过选择元素并联接到数据来转换 DOM。
• 导出 SVG 用于印刷出版物。

完成此培训的参与者将获得对Data Science及其相关技术，方法和工具的实际，现实的理解。

参与者将有机会通过实践练习将这些知识付诸实践。小组互动和教师反馈构成了班级的重要组成部分。

课程以介绍的基本概念开始Data Science ，再进一步进入中使用的工具和方法， Data Science 。

听众

• 开发商
• 技术分析师
• IT顾问

课程 格式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

注意

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

本课程面向从事数据挖掘和知识发现工作的工程师和决策者。

您将学习如何创建有效的图表以及以一种吸引决策者并帮助他们理解隐藏信息的方式呈现和表示您的数据的方法。

在这个由讲师指导的中国现场培训中，参与者将学习为不同受众可视化和报告数据的技能，策略，工具和方法。还分析和讨论了案例研究，以举例说明如何在现实世界中应用数据可视化解决方案，以从数据中获取意义并回答关键问题。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用最合适的突出显示、对齐方式和配色方案编写具有引人入胜的标题、副标题和注释的报告，以实现可读性和用户友好性。
• 设计适合受众信息需求和兴趣的图表。
• 为给定数据集选择最佳图表类型（饼图和条形图除外）。
• 快速有效地识别和分析最有价值和最相关的数据。
• 选择要包含在报告中的最佳文件格式（图表、信息图表、参考资料、GIF 等）
• 创建用于显示时序数据、部分到整体关系、地理模式和嵌套数据的有效布局。
• 使用有效的颜色编码来显示定性和基于文本的数据，例如情绪分析、时间线、日历和图表。
• 应用最适合作业的工具（Excel、R、Tableau、制图程序等）
• 准备用于可视化的数据集。

本课程向您介绍人类感知以及如何利用它来提供最佳见解。您将熟悉设计理论，包括格式塔定律、预注意属性和包容性。您还将了解探索性分析与解释性分析之间的异同。您将发现图表的用法，并学习如何选择最合适的图表。在课程结束时，您将了解如何实现设计原则是使用 Tableau 软件创建的可视化。

Apache Druid是一个用Java编写的开源，面向列的分布式数据存储。它旨在快速获取大量事件数据，并对该数据执行低延迟OLAP查询。德鲁伊通常用于商业智能应用程序，以分析大量的实时和历史数据。它还非常适合为最终用户提供快速，交互式分析仪表板。德鲁伊被阿里巴巴，Airbnb， Cisco ，eBay，Netflix，Paypal和雅虎等公司使用。

在这个由讲师指导的实时课程中，我们探讨了数据仓库解决方案的一些局限性，并讨论了德鲁伊如何能够补充这些技术以形成灵活且可扩展的流分析堆栈。我们通过许多示例，为参与者提供在实验室环境中实施和测试基于德鲁伊的解决方案的机会。

课程格式

• 部分讲座，部分讨论，繁重的实践练习，偶尔的测试来衡量理解

该课程的目的是使参与者能够掌握R的基本原理以及如何使用数据。