北京数据分析培训

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望使用Google Colab和Apache Spark进行大数据处理和分析的中级数据科学家和工程师。

通过本课程，学员将能够：

• 使用Google Colab和Spark搭建大数据环境。
• 利用Apache Spark高效处理和分析大型数据集。
• 在协作环境中可视化大数据。
• 将Apache Spark与基于云的工具集成。

Stratio是一个以数据为中心的平台，集成了大数据、人工智能和治理功能，提供一体化解决方案。其Rocket和Intelligence模块支持在企业环境中快速进行数据探索、转换和高级分析。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级数据专业人员，旨在帮助他们有效使用Stratio中的Rocket和Intelligence模块与PySpark，重点涵盖循环结构、用户自定义函数和高级数据逻辑。

培训结束后，参与者将能够：

• 在Stratio平台中导航并使用Rocket和Intelligence模块。
• 在数据摄取、转换和分析中应用PySpark。
• 使用循环和条件逻辑控制数据工作流和特征工程任务。
• 创建并管理用户自定义函数（UDFs），以在PySpark中实现可重用的数据操作。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

数据驱动决策是一种将相关数据、证据和分析整合到决策过程中的实践，旨在提升公共部门的成果和问责性。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）针对在数据驱动决策方面经验有限或刚起步的公共部门专业人员，他们设计、评估或管理政府项目，并希望提升其解释、验证和应用数据于实际决策的能力。

培训结束时，参与者将能够：

• 理解数据驱动的意义（相对于数据驱动或基于直觉的决策）。
• 识别和评估与政策或服务背景相关的数据。
• 向数据分析师提出更好的问题，并有效解释仪表板与报告。
• 应用数据来证明、完善或捍卫公共服务背景中的决策。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 实践决策情境、数据集和模拟政策简报的使用。
• 专注于实际决策用例的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您部门的工作流程或内部工具定制此课程，请联系我们安排。

这是一个由讲师指导的北京（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级数据专业人员使用Google Colab将时间序列预测技术应用于实际数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解时间序列分析的基础知识。
• 使用Google Colab处理时间序列数据。
• 应用ARIMA模型预测数据趋势。
• 使用Facebook的Prophet库进行灵活的预测。
• 可视化时间序列数据和预测结果。

数位智慧是指理解并利用数位工具、数据和系统，在公共服务交付和公司治理的背景下做出明智决策的能力。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）针对在数位智慧方面经验有限或正在发展的公共部门专业人员，他们使用数据、数位工具或服务绩效指标，并希望增强其分析、解释和应用信息以做出更好决策的能力。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 理解数位智慧的基础及其在公共部门工作中的应用。
• 使用数位工具收集、可视化并传达可操作的见解。
• 评估自己团队或部门的数位成熟度。
• 制定增强数位能力和数据驱动实践的路线图。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 实际操作数位工具和仪表板模型。
• 专注于现实世界公共服务用例的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您部门的工作流程或内部工具定制此课程的培训，请联系我们进行安排。

Storytelling with Data 是使用视觉和叙事技巧，将复杂的数据集转化为清晰、引人入胜的故事，以提供信息并激发行动的实践。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）面向公共部门的专业人士，他们从事数据工作，但在数据叙事方面接受过有限或非正式的培训，并希望通过叙事和视觉效果，提升清晰且有说服力地呈现数据的能力。

培训结束时，参与者将能够：

• 将原始数据转化为具有影响力的视觉故事。
• 使用图表选择和布局来支持关键信息。
• 构建符合受众需求的数据叙事。
• 应用最佳实践，提升视觉清晰度和认知影响力。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 在数据演示中实践叙事技巧。
• 专注于清晰度、视觉流和受众影响力的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您部门的工作流程或内部工具定制此课程，请联系我们进行安排。

在 北京 完成此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、方法和工具的实用、真实理解。

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构成了课程的重要组成部分。

本课程首先介绍了 Big Data 的基本概念，然后进入用于执行 Data Analysis 的程式设计语言和方法。最后，我们讨论了支援 Big Data 存储、分散式处理和 Scala 特性的工具和基础设施。

ArcGIS Professional Plus是ArcGIS Pro的高级版本，提供了扩展的地理空间数据分析、3D建模、自动化和企业协作功能。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级GIS专业人士，旨在帮助他们深入学习使用ArcGIS Professional Plus工具进行空间数据分析、自动化和共享的技能。

培训结束后，参与者将能够：

• 利用ArcGIS Pro Plus工具进行数据可视化和分析。
• 使用高级符号化和地理处理技术创建2D和3D地图。
• 使用ModelBuilder和Python脚本自动化工作流程。
• 将ArcGIS与外部数据服务和企业系统集成。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时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，请联系我们进行安排。

本次由讲师指导的培训在北京（线上或线下）进行，面向初学者级别的数据工程师、分析师和科学家，旨在帮助他们理解如何使用dbt Cloud来管理云端的数据仓库和转换项目。

培训结束后，参与者将能够：

• 在dbt Cloud上创建和管理项目。
• 使用dbt Cloud界面调度和运行数据转换。
• 与团队成员协作完成项目。
• 将dbt项目部署到生产环境。
• 调试和排查dbt项目中的问题。

此面向初级到高级GIS专业人员和分析师的在线或现场北京（由教练指导的）现场培训旨在使他们了解如何有效使用ArcGIS进行数据可视化、空间分析和地理空间项目管理。

培训结束时，参与者将能够：

• 导航和利用ArcGIS工具进行地理空间数据管理。
• 使用图层和属性创建和自定义地图。
• 执行高级空间分析和地理处理任务。
• 使用ModelBuilder和Python自动化工作流程。

本次由讲师指导的培训在 北京（线上或线下）进行，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。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解 AWS Glue 的基础知识。
• 设置 AWS Glue 管道。
• 设置 AWS Glue 爬虫和作业。
• 学习如何使用 AWS Glue 转换。

此 北京 现场讲师指导的现场培训（在线或现场）面向高级 GIS 专业人员，他们希望使用 ArcGIS Pro 来增强其空间分析能力，进行全面的地质统计分析，并应用高级 3D 建模技术，以便在实际场景中更有效地做出决策和解决问题。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 ArcGIS Pro 培养空间分析技术的高级技能。
• 利用 Python 脚本实现自动化和复杂的数据处理。
• 应用空间建模来解决实际场景中的问题。
• 执行地统计分析以进行高级数据解释。
• 集成外部数据源并利用 3D 空间数据分析。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向初学者到中级水平的数据分析师和业务专业人员，旨在帮助他们更直观地使用 Google Gemini AI 在各行业执行复杂的数据分析任务。

培训结束后，学员将能够：

• 理解 Google Gemini AI 的基础知识。
• 将各种数据源连接到 Gemini AI。
• 使用自然语言查询探索数据。
• 分析数据模式并得出洞察。
• 创建引人注目的数据可视化。
• 有效沟通数据驱动的洞察。

这种以讲师为主导的北京现场培训（现场或远程）面向数据分析师和任何有兴趣学习如何使用和集成Tableau，Python，R和SQL进行数据可视化和分析的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Python、R 和 SQL 执行数据分析。
• 使用 Tableau 通过数据可视化创建见解。
• 为业务运营做出数据驱动的决策。

本次由讲师主导的培训在 北京（线上或线下）面向初级 IT 支持人员，旨在为 ArcGIS Enterprise 提供强大的支持，有效解决任何异常或故障。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解 ArcGIS Enterprise 的架构和组件。
• 学习安装、配置和管理 ArcGIS Enterprise。
• 掌握故障排除和解决常见问题的技能。
• 熟练监控和维护 ArcGIS Enterprise 环境。
• 掌握备份、恢复和性能优化的技术。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望使用 TM1 分析和自定义数据库中数据的报告和模板的分析师。

通过本培训，参与者将能够：

• 学习如何使用 IBM Planning Analytics 分析数据。
• 创建数据库中数据的自定义视图。
• 构建与 TM1 通信的报告和表单。

本课程由讲师指导，提供北京（线上或线下）培训，面向中级数据工程师，旨在帮助他们熟练掌握Azure Synapse Analytics，用于广泛的数据处理、分析和可视化。

通过本培训，学员将能够：

• 理解Azure Synapse Analytics的核心概念、架构和组件。
• 使用Azure Synapse创建、配置和管理可扩展的数据仓库。
• 掌握从各种来源提取、转换和加载数据（ETL）的技术到Azure Synapse。
• 优化查询性能，保护数据，并将Azure Synapse与Power BI等工具集成，以可视化和分享见解。

本课程由讲师主导，提供北京的线上或线下培训，面向中级数据库管理员、SQL开发人员和数据分析师，旨在通过掌握分析函数的使用来提升他们的SQL技能。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解分析函数的概念及其重要性。
• 应用各种分析函数解决复杂的分析问题。
• 将分析函数与其他SQL功能结合，进行全面的数据分析。
• 使用分析函数优化查询，提升性能。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初学者，旨在帮助他们掌握ArcGIS的基本概念和工具。

培训结束后，学员将能够：

• 理解GIS和空间数据的基本概念。
• 熟练使用ArcGIS界面。
• 创建和管理空间数据。
• 进行基本的空间分析。
• 制作地图和可视化效果。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望使用MongoDB聚合框架进行数据分析的数据分析师和数据科学家，旨在简化复杂的操作和聚合管道。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装和配置MongoDB以进行数据分析。
• 理解MongoDB聚合框架的概念和阶段。
• 学习聚合的基本结构、语法和操作。
• 学习如何处理聚合中的高级操作。
• 应用一些优化工具和技术来提高聚合性能。

本课程为讲师主导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望使用 Python 在 ArcGIS 和 QGIS 环境中进行地理空间分析的初级地球科学和工程专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 学习 Python 语法和控制结构，以高效执行地理空间任务。
• 使用 Pandas、Numpy 和 Matplotlib 在 GIS 中进行数据分析和可视化。
• 使用 Geopandas、Arcpy 和 PyQGIS 库操作和分析矢量数据。
• 使用 Python 脚本在 ArcGIS 和 QGIS 中自动化地理空间流程和工作流。
• 开发基于 Python 的自定义地理处理工具，以简化 ArcGIS 和 QGIS 中的任务。

本次由讲师指导的培训在北京（线上或线下）面向中级环境科学家和考古学家，旨在帮助他们学习如何使用ArcMap在ArcGIS中收集、组织、管理和分析地理信息。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解ArcMap和ArcGIS的基础知识。
• 收集、组织、管理并分析社会和考古要素的地理信息。
• 进行空间查询以评估影响。

Big Data 和高级分析是应用复杂技术和工具来分析大型、复杂数据集，以获取可操作的洞察和战略决策支持。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向高级数据专业人员，旨在帮助他们利用前沿的分析方法和大数据技术进行预测性、规范性和实时性分析。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计和实施大规模数据处理管道，处理结构化和非结构化数据。
• 将高级机器学习和深度学习技术应用于海量数据集。
• 利用分布式计算框架进行实时分析和数据流处理。
• 将大数据分析集成到商业智能和决策支持系统中。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程旨在帮助学员基于数据回答问题：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

这种由讲师指导的现场培训 北京（在线或远程）面向希望加深空间分析、数据管理和 GIS 应用专业知识的中级地理学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 应用先进的空间分析技术来解决复杂的地理问题。
• 管理大型空间数据库并执行数据质量控制。
• 为各种应用程序创建动态和交互式地图和可视化。
• 利用编程和自动化来简化 GIS 工作流程。

本课程由讲师指导，采用线下或线上培训形式，面向数据分析师或任何希望使用 SPSS Modeler 进行数据挖掘活动的人员。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解数据挖掘的基本原理。
• 学习如何使用 Modeler 导入和评估数据质量。
• 高效地开发、部署和评估数据模型。

完成本次讲师指导的培训后，学员将对Big Data及其相关技术、方法和工具有一个实用的、现实世界的理解。

学员将有机会通过动手练习将这些知识付诸实践。小组互动和讲师反馈是课程的重要组成部分。

课程从介绍Big Data的基本概念开始，然后逐步深入用于数据分析的编程语言和方法。最后，我们讨论了支持Big Data存储、分布式处理和可扩展性的工具和基础设施。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，以及使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者/数据分析师

时长

3天

形式

讲座与动手实践

受众

分析师、研究员、科学家、毕业生、学生，以及任何有兴趣学习如何在Microsoft Excel中促进统计分析的人。

课程目标

本课程将帮助您提高对Excel和统计学的熟悉度，从而提高您工作或研究的有效性和效率。

本课程将介绍如何在Microsoft Excel中使用分析工具包、统计函数，以及如何执行基本的统计程序。它将解释Excel的局限性以及如何克服这些限制。

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将重点培养学员的实践数据分析技能，目标是帮助学员基于证据回答问题：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望提升使用Pandas和NumPy进行数据分析和操作技能的中级Python开发者和数据分析师。

通过本培训，参与者将能够：

• 设置包含Python、Pandas和NumPy的开发环境。
• 使用Pandas和NumPy创建数据分析应用。
• 执行高级数据整理、排序和过滤操作。
• 进行聚合操作并分析时间序列数据。
• 使用Matplotlib和其他可视化库进行数据可视化。
• 调试和优化数据分析代码。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用分析方法提升组织绩效的HR专业人士。课程涵盖定性与定量、实证与统计方法。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。

课程定制选项

• 如需定制此课程，请联系我们安排。

这种以讲师为主导的北京现场培训（现场或远程）面向希望使用IBM Cloud Pak准备用于AI解决方案的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置 Cloud Pak for Data。
• 统一数据的收集、整理和分析。
• 将 Cloud Pak for Data 与各种服务集成，以解决常见的业务问题。
• 实施工作流，以便与团队成员协作开发 AI 解决方案。

在这个由讲师指导的北京现场（现场或远程）现场培训中，参与者将学习如何将Python和Excel的功能结合起来。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置用于集成 Python 和 Excel 的包。
• 使用 Python 读取、写入和操作 Excel 文件。
• 从 Excel 调用 Python 函数。

本次由讲师指导的北京培训（线上或线下）面向希望深入了解可用云解决方案、云端数据处理流程以及应用 Power BI 等工具进行数据分析的实践操作的技术人员。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置 Power BI。
• 评估 Azure 等云提供商提供的各种数据解决方案。
• 了解用于存储、管理和访问大数据的不同结构、建模方法和数据仓库设计。
• 应用工具和技术清理数据以准备分析。
• 基于本地和云端数据构建报告和分析解决方案。
• 将数据分析解决方案与数据仓库集成。
• 减轻数据安全风险并确保数据隐私。

本次由讲师指导的培训在北京（线上或线下）面向希望使用OpenSearch在统一且安全的系统中执行分布式搜索和数据分析的开发人员和管理员。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境，开始使用OpenSearch和OpenSearch Dashboards构建搜索和分析解决方案。
• 了解从Elasticsearch OSS升级到OpenSearch的三种方法（快照、重启和滚动）。
• 学习如何索引数据、创建数据流、运行查询并优化OpenSearch中的跨集群操作。
• 探索并使用插件、API、客户端和摄取工具（如Beats、Logstash、Grafana等），在保持集群安全的同时优化搜索体验。
• 使用OpenSearch Dashboards集中管理数据、可视化、日志记录、监控和维护。

本讲师指导的线下或线上培训面向希望学习足够Python知识以开始分析销售数据、流量分析、客户互动等数据的人员。

培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置必要的软件、库和开发环境，以开始编写用于数据分析的Python代码。
• 分析来自Excel、CSV、JSON文件和数据库的数据。
• 在分析之前清理数据以提高其可用性。
• 执行简单的统计分析。
• 生成报告，以适当的格式呈现所需数据，从纯数字到数据可视化。
• 从数据中获取有价值的洞察，包括性能趋势和问题领域。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Dask与Python生态系统构建、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，开始使用Dask和Python进行大数据处理。
• 探索Dask中可用的功能、库、工具和API。
• 了解Dask如何加速Python中的并行计算。
• 学习如何使用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时的高性能。

这个课程的目的是提供一个清晰的理解使用(3)的不同 数据库(Oracle, SQL 服务器,MS Access...). 理解分析功能和 如何在数据库中加入不同的表将有助于代表移动数据分析 操作到数据库侧,而不是在 MS Excel 应用程序中这样做。 这也可以 帮助创建任何IT系统,使用任何关系数据库。

这种由 讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望在 ArcGIS 中创建数据空间专案的野外生态学家和保护管理人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 将空间数据输出为可视化效果。
• 对实际数据进行 地理静态分析。
• 使用 ArcGIS 实现空间数据分析、数据处理和制图。
• 分析 ArcGIS 中项目的空间数据。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用最新版本 的 ArcGIS Pro 了解 GIS 概念和空间数据类型。
• 调查使用者介面并评估用途
• 探索 ArcGIS* Pro 以及如何利用在线内容
• 管理、操作和分析您自己的数据
• 以有意义和创造性的方式显示和共享数据

注意： 我们将使用最新版本的 ArcGIS Pro。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，旨在帮助GIS分析师自动化GIS流程中的重复任务。

培训结束后，学员将能够：

• 使用Python和ArcGIS工具构建GIS应用。
• 使用Python开发ArcGIS包ArcPy。
• 应用ArcGIS模块，使用Python中的对象类实现地图自动化。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望有效清理和处理数据的数据科学家、数据分析师和业务分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 制定有效的数据清理策略。
• 实施有用的数据清理工具。
• 更高效地获得结果。
• 了解并应用数据清理最佳实践。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望通过 Google 地图添加地理位置功能来增强其网站或 Web 应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 将地图嵌入到新的或现有的网站或 Web 应用程式中。
• 显示与当前位置同步的实时数据。
• 创建包含 Google Maps 的混搭。
• 应用良好的 CSS 和 Java 脚本编码实践
• 为应用程式创建自定义映射。

KNIME分析平台是数据驱动创新的领先开源选择，帮助您发现数据中隐藏的潜力，挖掘新的见解，或预测未来。拥有超过1000个模块、数百个即用示例、全面的集成工具集以及最广泛的高级算法选择，KNIME分析平台是任何数据科学家和业务分析师的完美工具箱。

本课程为KNIME分析平台提供了理想的机会，适合初学者、高级用户和KNIME专家，介绍KNIME，学习如何更有效地使用它，并基于KNIME工作流创建清晰、全面的报告。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望使用KNIME解决复杂业务需求的数据专业人士。

目标受众是不懂编程，但希望使用前沿工具实现分析场景的人员。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置KNIME。
• 构建数据科学场景。
• 训练、测试和验证模型。
• 实现数据科学模型的端到端价值链。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训或了解更多信息，请联系我们安排。

"KNIME分析平台"培训全面介绍了这款免费的数据分析平台。课程内容包括数据处理的介绍、KNIME的安装与配置、工作流的构建、业务模型和数据建模的方法。课程还涉及高级数据分析工具、工作流的导入与导出、工具集成、ETL流程、数据挖掘、可视化、扩展以及与其他工具的集成，如R、Java、Python、Gephi、Neo4j。课程结束时将讨论报告生成、与BIRT的集成以及KNIME WebPortal的使用。

本课程为讲师主导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望在KNIME中使用Python和R进行编程的数据科学家。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 在KNIME中规划、构建和部署机器学习模型。
• 为运营做出数据驱动的决策。
• 实施端到端的数据科学项目。

本课程为讲师主导的培训，在 北京（线上或线下）进行，面向希望使用 LibreOffice Calc 进行多种形式数据分析（从基础到高级）的数据分析师，利用 Excel 和其他电子表格软件中的类似功能。

培训结束后，参与者将能够：

• 在任何操作系统上安装 LibreOffice 套件。
• 了解 LibreOffice Calc 中提供的全部功能和特性。
• 学习如何在 Calc 中清理、验证、操作和可视化数据。
• 应用 Calc 中的各种功能和工具进行复杂的数据分析。
• 获得一些进行高级数据分析的技巧和见解。

地理信息系统（GIS）是一个用于捕捉、存储、操作、分析、管理和呈现空间或地理数据的系统。缩写GIS有时也用于指代地理信息科学（GIScience），即研究地理信息系统的学术领域，它是地理信息学这一更广泛学术领域中的一个重要分支。

QGIS作为地理信息系统（GIS）软件，允许用户分析和编辑空间信息，并可以制作和导出图形地图。QGIS支持栅格和矢量图层；矢量数据以点、线或多边形特征的形式存储。软件支持多种栅格图像格式，并且可以对图像进行地理配准。总结来说，它允许用户在Windows、Mac、Linux、BSD系统上创建、编辑、可视化、分析和发布地理空间信息。

本课程的第一阶段介绍QGIS界面的基本使用。第二阶段介绍PyQGIS——QGIS的Python库，它允许将GIS功能集成到您的Python代码或Python应用中，甚至可以根据特定的GIS功能创建您自己的Python插件。

本课程由讲师主导，提供北京（线上或线下）培训，旨在帮助业务分析师和数据分析师学习使用Spotfire Analyst进行数据分析的基本技巧。

培训结束后，学员将能够：

• 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。
• 创建并分享复杂的仪表板。

本课程为讲师指导的培训，在北京（线上或线下）进行，面向希望利用TIBCO Spotfire X的人工智能功能进行数据可视化、转换和分析的商业分析师和数据分析师。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置TIBCO Spotfire X。
• 了解TIBCO Spotfire X的功能和架构。
• 理解增强和预测分析的概念。
• 学习如何使用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。