Microsoft Power Platform Fundamentals培训

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）实时培训面向希望使用 Power Platform 有效自动化流程和增强数据见解的中级 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Power Apps 开发和自定义应用程序。
• 使用 DataVerse 和 Power BI 管理和分析数据。
• 使用 Power Automate 自动执行复杂流程。
• 使用 Power Virtual Agents 设计和部署智能聊天机器人。
• 跨 Power Platform 套件集成和优化工作流。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望通过掌握分析功能的使用来提高其SQL技能的中级数据库管理员，SQL开发人员和数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

了解分析函数的概念和重要性。 应用各种分析函数来解决复杂的分析问题。 将分析功能与其他 SQL 功能相结合，进行全面的数据分析。 使用分析函数优化查询以获得更好的性能。

Apache Arrow是一个开源的内存数据处理框架。它通常与其他数据科学工具一起用于访问不同的数据存储以进行分析。它与其他技术完美集成，如GPU数据库，机器学习库和工具，执行引擎和数据可视化框架。

在这个现场讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何将Apache Arrow与各种Data Science框架集成，以访问来自不同数据源的数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在分布式群集环境中安装和配置Apache Arrow
• 使用Apache Arrow访问来自不同数据源的数据
• 使用Apache Arrow可以避免构建和维护复杂ETL管道的需要
• 分析不同数据源中的数据，而无需将其整合到集中式存储库中

听众

• 数据科学家
• 数据工程师

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。

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向希望学习使用AWS Glue设置数据管道的初级到中级知识的数据工程师和分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AWS Glue 的基础知识。
• 设置 AWS Glue 管道。
• 设置 AWS Glue 爬网程序和任务。
• 了解如何使用 AWS Glue 转换。

数据分析是指获取、清理和分析数据的过程,往往是视觉的,以获得更好的决策的洞察力。 越来越多的数据正在存储在云中的数据库中,因此重要的是要有一个了解、管理和访问这些数据的策略。 一个流行的数据访问和视觉工具是Power Bi。

由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在技术人员,希望获得可用的云解决方案的实用理解,数据分析过程需要在云中的数据工作,以及实用的实践应用工具,如分析数据。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 安置和配置 Power BI。
• 评估云提供商提供的各种数据解决方案,如 Azure。
• 了解不同结构、模型方法和用于存储、管理和访问的数据库设计。
• 应用工具和技术来清理数据,准备分析。
• 建立基于即时以及云数据的报告和分析解决方案。
• 将数据分析解决方案与数据库集成。
• 降低数据安全风险,并确保数据隐私。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 很多练习和练习。
• 在现场实验室环境中进行手动实施。

在中国中完成这种由讲师指导的现场培训的参与者将获得对Big Data及其相关技术，方法和工具的实际理解。

参与者将有机会通过动手练习将这些知识付诸实践。小组互动和教师反馈是课堂的重要组成部分。

该课程从介绍大数据的基本概念开始，然后进入用于执行数据分析的编程语言和方法。最后，我们讨论了支持大数据存储、分布式处理和 Scala 能力的工具和基础设施。

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将始终专注于培养实际动手数据分析的技能。目的是帮助代表们对以下问题给出循证答案： 

发生了什么事？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的业务决策
• 优化流程

该课程本身可以作为为期 6 天的课堂课程提供，也可以根据需要在数周内远程提供。 我们可以与您合作，提供最适合您需求的课程。 

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望将Dask与Python生态系统一起使用以构建，扩展和分析大型数据集的数据科学家和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置环境以开始使用 Dask 和 Python 构建大数据处理。
• 探索 Dask 中提供的功能、库、工具和 API。
• 了解 Dask 如何在 Python 中加速并行计算。
• 了解如何使用 Dask 扩展 Python 生态系统（Numpy、SciPy 和 Pandas）。
• 优化 Dask 环境，以保持处理大型数据集的高性能。

企业的营销策略是确保成功的最重要工具之一。技术的兴起以及数据收集和分析的进步导致了营销的不断转变。数据分析现在被认为是营销人员学习的关键技能。同样，将数据科学应用于营销原则对于帮助数据科学专业人员最大化其贡献也很重要。

在以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何从大型数据集中获取有价值的见解，以及如何将这些用于营销策略。

在培训结束时，参与者将能够：

• 为数据驱动的营销工具安装和配置工具（ Tableau ， Go ogle Analytics，Zarget等）
• 使用数据衡量，测试和优化其营销策略的绩效
• 使用数据来细分客户和潜在客户
• 使用预测建模来提高响应率
• 实施逐步数据分析，以推动更好的营销决策

听众

• 营销
• 数据科学家

课程形式

• 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。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形。本课程向学生介绍R编程语言。 它涵盖了语言基础知识、库和高级概念。 使用真实世界数据进行高级数据分析和绘图。

观众

开发人员/ 数据分析

期间

3天

格式

讲座和实践

Pandas 是一个 Python 包，它提供用于处理结构化（表格、多维、潜在异构）和时间序列数据的数据结构。

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。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望了解如何使用dbt Cloud在云中管理其数据仓库和转换项目的初学者级数据工程师，分析师和科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在dbt Cloud上创建和管理项目。
• 使用 dbt Cloud 界面计划和运行数据转换。
• 与团队成员协作处理项目。
• 将他们的 dbt 项目部署到生产环境。
• 对 dbt 项目进行调试和故障排除。

Dremio 是一个开源的数据平台,加速各种类型的数据来源的查询。 Dremio集成与相对数据库,Apache Hadoop, MongoDB,Amazon S3,ElasticSearch,以及其他数据来源。 它支持 SQL 并为构建查询提供 Web UI。

在本由导师领导的现场培训中,参与者将学习如何安装、配置和使用(7)作为数据分析工具和基础数据库的统一层。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

• 安装和配置(7)
• 对多个数据来源进行查询,无论位置、大小或结构如何
• 集成 Dremio 与 BI 和数据来源,如 Tableau 和 Elasticsearch

观众

• 数据科学家
• (四)分析师
• 数据工程师

课程格式

• 部分讲座,部分讨论,练习和重实习

笔记

• 要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。