Platforma analityczna KNIME - szkolenie kompleksowe Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), küme analizi için SAS içinde R ile programlama yapmak isteyen veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri madenciliği için küme analizi kullanmak
• Kümeleme çözümleri için R sözdiziminde ustalaşmak.
• Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme uygulamak.
• Make iş operasyonlarını iyileştirmeye yardımcı olmak için veri odaklı kararlar almak.

Hedef Kitle

Elinizdeki verilere anlam vermeye çalışıyorsanız veya internette (Twitter, LinkedIn vb.) bulunan yapılandırılmamış verileri analiz etmek istiyorsanız, bu kurs tam size göre.

Esas olarak karar vericiler ve hangi verilerin toplanmaya ve analiz edilmeye değer olduğuna karar vermesi gereken kişiler hedeflenmektedir.

Çözümü yapılandıran kişiler hedeflenmese de, bu kişiler de genel bakış açısından faydalanacaktır.

Sunum Şekli

Kurs boyunca katılımcılara ağırlıklı olarak açık kaynak teknolojilerinin çalışan örnekleri sunulacaktır.

Kısa derslerin ardından katılımcılar tarafından sunumlar ve basit egzersizler yapılacaktır.

İçerik ve Kullanılan Yazılımlar

Kullanılan tüm yazılımlar, her kurs çalıştırmasında güncellenir, böylece mümkün olan en yeni sürümler kontrol edilir.

Veri elde etme, biçimlendirme, işleme ve analiz sürecinden, makine öğrenimi ile karar alma sürecini nasıl otomatikleştirileceğine kadar her şey kapsanır.

KNIMEAnalytics Platform, veri odaklı yenilikçiliğin önde gelen açık kaynaklı seçeneğidir ve verilerinizdeki potansiyeli keşfetmenize, yeni bilgiler edinmenize veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce kullanıma hazır örnek, kapsamlı bir entegre araç yelpazesi ve mevcut en geniş gelişmiş algoritmalar seçeneğiyle KNIME Analytics Platform, her veri bilimcisi ve iş analisti için mükemmel bir araç kutusudur.

Bu KNIME Analytics Platform kursu, yeni başlayanlar, ileri düzey kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME ile tanışmak, onu daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek ve KNIME iş akışlarına dayalı net, kapsamlı raporlar oluşturmak için ideal bir fırsattır.

KNIME Analytics Platform, veri odaklı yenilikçiliğin önde gelen açık kaynaklı seçeneğidir ve verilerinizdeki potansiyeli keşfetmenize, yeni bilgiler edinmenize veya yeni gelecekleri tahmin etmenize yardımcı olur. 1000'den fazla modül, yüzlerce kullanıma hazır örnek, kapsamlı bir entegre araç yelpazesi ve mevcut en geniş gelişmiş algoritmalar seçeneğiyle KNIME Analytics Platform, her veri bilimcisi ve iş analisti için mükemmel bir araç kutusudur.

Bu KNIME Analytics Platform kursu, yeni başlayanlar, ileri düzey kullanıcılar ve KNIME uzmanları için KNIME ile tanışmak, onu daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek ve KNIME iş akışlarına dayalı net, kapsamlı raporlar oluşturmak için ideal bir fırsattır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), karmaşık iş ihtiyaçlarını çözmek için KNIME'yi kullanmak isteyen veri profesyonellerine yöneliktir.

Programlama bilgisi olmayan ve analitik senaryoları uygulamak için son teknoloji araçları kullanmayı amaçlayan kitleye yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• KNIME'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Data Science senaryoları oluşturmak.
• Modelleri eğitmek, test etmek ve doğrulamak.
• Veri bilimi modellerinin uçtan uca değer zincirini uygulamak.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Bol miktarda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek veya bu program hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Python ve R ile KNIME için programlama yapmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• KNIME'te makine öğrenimi modellerini planlama, oluşturma ve dağıtma.
• Operasyonlar için Make veri odaklı kararlar alma.
• Uçtan uca veri bilimi projelerini uygulama.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri dönüşümü için Oracle GoldenGate'yı kurmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen sistem yöneticileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Oracle GoldenGate'yı kurun ve yapılandırın.
• Oracle GoldenGate aracı kullanarak Oracle veritabanı replikasyonunu anlayın.
• Oracle GoldenGate mimarisini anlayın.
• Bir veritabanı replikasyonu ve geçişini yapılandırın ve gerçekleştirin.
• Oracle GoldenGate performansını optimize edin ve sorunları giderin.

Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE), veri entegrasyonu, raporlama, gösterge panoları ve yükleme yetenekleri sağlayan bir iş zekası paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'nin özelliklerini nasıl en üst düzeye çıkaracaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pentaho Açık Kaynaklı İş Zekası Süiti Topluluk Sürümü (CE)'yi kurmak ve yapılandırmak
• Pentaho CE araçlarının ve özelliklerinin temellerini anlamak
• Pentaho CE kullanarak raporlar oluşturmak
• Üçüncü taraf verilerini Pentaho CE'ye entegre etmek
• Pentaho CE'de büyük veri ve analizlerle çalışmak

Hedef Kitle

• Programcılar
• İş Zekası Geliştiricileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Pentaho Data Integration is an open-source data integration tool for defining jobs and data transformations.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Pentaho Data Integration's powerful ETL capabilities and rich GUI to manage an entire big data lifecycle and maximize the value of data within their organization.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create, preview, and run basic data transformations containing steps and hops
• Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository
• Harness disparate sources of data and generate a single, unified version of the truth in an analytics-ready format.
• Provide results to third-part applications for further processing

Audience

• Data Analyst
• ETL developers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Sensor Fusion, birden fazla sensörden gelen verilerin birleştirilmesi ve entegre edilerek daha doğru, güvenilir ve bağlamsal bir veri görünümü sağlanmasıdır.

Sensor Fusion uygulamaları, farklı veri kaynaklarını filtrelemek ve entegre etmek için algoritmalar gerektirir.

Hedef Kitle

Bu kurs, çoklu sensör uygulamalarıyla ilgilenen mühendisler, programcılar ve mimarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşun rolleri ve görevlerini dağıtmak ve yönetmek için Talend Administration Center'ı kurmak isteyen sistem yöneticileri, veri bilimcileri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Talend Administration Center'ı kurmak ve yapılandırmak.
• Talend yönetim temellerini anlamak ve uygulamak.
• Talend içinde iş projeleri veya görevleri oluşturmak, dağıtmak ve çalıştırmak.
• Veri kümelerinin güvenliğini izlemek ve TAC çerçevesine dayalı iş rutinleri geliştirmek.
• Büyük veri uygulamalarına dair daha geniş bir anlayış kazanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Big Data verilerini okuma ve işleme sürecini basitleştirmek amacıyla Talend Open Studio'yu kullanmak isteyen teknik personele yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Talend Open Studio for Big Data'i kurmak ve yapılandırmak.
• Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR ve Apache gibi Big Data sistemlerine bağlanmak.
• Open Studio'nun büyük veri bileşenlerini ve bağlayıcılarını anlamak ve kurmak.
• MapReduce kodunu otomatik olarak oluşturmak için parametreleri yapılandırmak.
• Hadoop işlerini çalıştırmak için Open Studio'nun sürükle-bırak arayüzünü kullanmak.
• Büyük veri işlem hatlarını prototiplemek.
• Büyük veri entegrasyon projelerini otomatikleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Talend Cloud hizmetlerini kullanarak veri entegrasyon süreçlerini yönetmek, izlemek ve çalıştırmak isteyen veri yöneticilerine ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Platformdaki kullanıcıları ve rolleri yönetmek için Talend Management Konsolunu kullanabilme.
• İlgili veri kümelerini bulmak ve anlamak için verileri değerlendirebilme.
• İşlenmekte olan veya hareketsiz durumdaki verileri işlemek ve izlemek için bir işlem hattı oluşturabilme.
• İşletmeyle ilgili içgörüler elde etmek için verileri analiz için hazırlayabilme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri kalitesini yönetme ve iyileştirme konusunda becerilerini derinleştirmek isteyen başlangıç ​​ve orta seviyedeki veri analistlerine yöneliktir. Talend Data Stewardship kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kalitesini korumada veri yönetimi rolünü kapsamlı bir şekilde anlayın.
• Veri kalitesi görevlerini yönetmek için Talend Data Stewardship kullanın.
• Talend Data Stewardship içinde görevler oluşturun, atayın ve yönetin; iş akışı özelleştirmesi dahil.
• Veri kalitesini ve yönetim çabalarını izlemek için aracın raporlama ve izleme yeteneklerini kullanın.

In this instructor-led, live training in Türkiye, participants will learn how to use Talend Open Studio for ESB to create, connect, mediate and manage services and their interactions.

By the end of this training, participants will be able to

• Integrate, enhance and deliver ESB technologies as single packages in a variety of deployment environments.
• Understand and utilize Talend Open Studio's most used components.
• Integrate any application, database, API, or Web services.
• Seamlessly integrate heterogeneous systems and applications.
• Embed existing Java code libraries to extend projects.
• Leverage community components and code to extend projects.
• Rapidly integrate systems, applications and data sources within a drag-and-drop Eclipse environment.
• Reduce development time and maintenance costs by generating optimized, reusable code.