Cursos de Análisis de los datos

Cursos de Análisis de los datos

Análisis de datos en vivo, dirigido por un instructor (análisis de datos o analítica de datos) los cursos de formación demuestran a través de la discusión y práctica los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos.

El entrenamiento de análisis de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Chile o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Chile. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

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Testimonios

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Algunos de nuestros clientes

Programas de los cursos Análisis de los datos

Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
Descripción General
Este curso ha sido creado para analistas de negocios que desean utilizar ampliamente BPMN 2.0 en sus proyectos.

Se centra en los aspectos prácticos de todas las especificaciones BPMN 2.0, así como en la implementación de patrones comunes.

Es una serie de conferencias cortas seguidas de ejercicios: los delegados tendrán un problema descrito en inglés, y tendrán que crear un diagrama apropiado para cada problema. Después de eso, los diagramas serán discutidos y evaluados por el grupo y el entrenador.

Este curso no cubre la parte de ejecución de BPMN, se centra en el análisis y aspectos de diseño de proceso de BPMN 2.0.
14 horas
Descripción General
Audiencia

Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del Curso

Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.

Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
28 horas
Descripción General
Este curso está diseñado para aquellos que deseen aprender el lenguaje de programación de Python. El énfasis está en el lenguaje Python, las bibliotecas principales, así como en la selección de las mejores y más útiles bibliotecas desarrolladas por la comunidad Python. Python impulsa las empresas y es utilizado por científicos de todo el mundo, es uno de los lenguajes de programación más populares.

El curso puede ser entregado usando Python 2.7.x o 3.x, con ejercicios prácticos haciendo uso de la potencia total de ambas versiones del lenguaje. Este curso puede ser entregado en cualquier sistema operativo (todos los sabores de UNIX, incluyendo Linux y Mac OS X, así como Microsoft Windows).

Los ejercicios prácticos constituyen alrededor del 70% del tiempo de curso, y alrededor del 30% son demostraciones y presentaciones. Pueden hacerse discusiones y preguntas a lo largo del curso.

Nota: el entrenamiento puede ser adaptado a necesidades específicas previa solicitud antes de la fecha del curso propuesto.
21 horas
Descripción General
[R](http://www.r-project.org/) es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos y gráficos avanzados con datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas
7 horas
Descripción General
Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive
14 horas
Descripción General
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
21 horas
Descripción General
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación.

En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos.

Audiencia

- Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas

Formato del curso

- Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
21 horas
Descripción General
Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.

Audiencia
Lingüistas y programadores

Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
35 horas
Descripción General
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica y real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el Análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la escalabilidad.

Audiencia

Desarrolladores / programadores
Consultores de TI

Formato del curso

Conferencia de parte, discusión en parte, práctica práctica e implementación, quicing ocasional para medir el progreso.
14 horas
Descripción General
Elasticsearch es un motor de búsqueda distribuido de fuente abierta. Comúnmente se usa junto con Logstash (motor de análisis de datos y de recopilación de datos) y Kibana (plataforma de análisis y visualización) para formar la "pila ELK".

Esta capacitación está dirigida a desarrolladores de software que deseen crear soluciones de búsqueda y análisis mediante Elasticsearch.

La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura de ElastickSearch, que incluye su modelo distribuido y API de búsqueda. Esto es seguido de una explicación de la funcionalidad de ElasticSearch y cómo integrarlo mejor en su propia aplicación.

Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.

Audiencia

Desarrolladores de software

Formato del curso

Gran énfasis en la práctica en vivo. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
35 horas
Descripción General
En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso.

Formato del curso

- El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.

Nota

- Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
28 horas
Descripción General
En esta capacitación guiada por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de programación de Python, que incluyen cómo aplicar este versátil lenguaje para resolver problemas en áreas tales como aplicaciones distribuidas, finanzas, análisis y visualización de datos, programación de IU y scripting de mantenimiento.

Audiencia

- Desarrolladores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

- Si desea agregar, eliminar o personalizar cualquier sección o tema de este curso, contáctenos para organizarlo.
42 horas
Descripción General
El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios de hoy. Nos enfocaremos en el desarrollo de habilidades para el práctico análisis de datos. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en evidencia a preguntas:

¿Lo que ha sucedido?

- procesamiento y análisis de datos
- produciendo visualizaciones informativas de datos

¿Lo que sucederá?

- pronosticando el rendimiento futuro
- evaluar pronósticos

¿Qué debería pasar?

- convirtiendo los datos en decisiones comerciales basadas en la evidencia
- optimizando procesos

El curso en sí se puede impartir como un curso presencial de 6 días o de forma remota durante un período de semanas, si así lo prefiere. Podemos trabajar con usted para ofrecerle el curso que mejor se adapte a sus necesidades.
21 horas
Descripción General
El objetivo de este curso es proporcionar una comprensión clara del uso de SQL para diferentes
bases de datos (Oracle, SQL Server, MS Access ...). Comprensión de las funciones analíticas y
forma de cómo unir diferentes tablas en una base de datos ayudará a los delegados a mover el análisis de datos
operaciones al lado de la base de datos, en lugar de hacer esto en la aplicación MS Excel. Esto también puede
ayuda en la creación de cualquier sistema de TI, que utiliza cualquier base de datos relacional.
14 horas
Descripción General
Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para Big Data.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano

Nota

- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)

Audiencia

- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data

Formato del curso

Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas

Audiencia

- Analistas de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Embedding Projector es una aplicación web de código abierto para visualizar los datos utilizados para entrenar sistemas de aprendizaje automático. Creado por Google, es parte de TensorFlow.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás de Embedding Projector y guía a los participantes a través de la configuración de un proyecto de demostración.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Explore cómo los datos se interpretan mediante modelos de aprendizaje automático
- Navegue a través de vistas 3D y 2D de datos para comprender cómo lo interpreta un algoritmo de aprendizaje automático
- Comprenda los conceptos detrás de Embeddings y su papel en la representación de vectores matemáticos para imágenes, palabras y números.
- Explore las propiedades de una incrustación específica para comprender el comportamiento de un modelo
- Aplicar Embedding Project a casos de uso del mundo real, como crear un sistema de recomendación de canciones para amantes de la música

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
kdb + es una base de datos en memoria, orientada a columnas yq es su lenguaje integrado e interpretado basado en vectores. En kdb +, las tablas son columnas de vectores yq se usa para realizar operaciones en los datos de la tabla como si fuera una lista. kdb + yq se utilizan comúnmente en el comercio de alta frecuencia y son populares entre las principales instituciones financieras, como Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear una aplicación de datos de series temporales utilizando kdb + yq.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender la diferencia entre una base de datos orientada a filas y una base de datos orientada a columnas
- Seleccionar datos, escribir guiones y crear funciones para llevar a cabo análisis avanzados
- Analizar datos de series de tiempo tales como datos de stock y de intercambio de productos
- Use las capacidades en memoria de kdb + para almacenar, analizar, procesar y recuperar grandes conjuntos de datos a alta velocidad
- Piense en funciones y datos en un nivel más alto que el enfoque de función estándar (argumentos) común en lenguajes no vectores
- Explore otras aplicaciones sensibles al tiempo para kdb +, que incluyen el comercio de energía, telecomunicaciones, datos de sensores, datos de registro y monitoreo de uso de la máquina y la red

Audiencia

- Desarrolladores
- Ingenieros de bases
- Científicos de datos
- Analistas de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
La ciencia de datos es la aplicación de análisis estadístico, aprendizaje automático, visualización de datos y programación con el fin de comprender e interpretar datos del mundo real. F # es un lenguaje de programación adecuado para la ciencia de datos, ya que combina una ejecución eficiente, REPL-scripting, potentes bibliotecas e integración de datos escalables.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar F # para resolver una serie de problemas de ciencia de datos del mundo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Use los paquetes de ciencia de datos integrados de F #
- Use F # para interoperar con otros lenguajes y plataformas, incluidos Excel, R, Matlab y Python.
- Usa el paquete Deedle para resolver problemas de series de tiempo
- Llevar a cabo análisis avanzados con líneas mínimas de código de calidad de producción
- Comprender cómo la programación funcional es una opción natural para los cálculos científicos y de big data
- Acceda y visualice datos con F #
- Aplicar F # para el aprendizaje automático
- Explore soluciones para problemas en dominios tales como inteligencia empresarial y juegos sociales

Audiencia

- Desarrolladores
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
Descripción General
R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar R para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
- Seleccione y utilice paquetes R y técnicas para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar implementar y optimizar una aplicación R

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Quants

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
21 horas
Descripción General
Apache Drill es un motor de consulta SQL sin columnas, distribuido y en memoria para Hadoop, NoSQL y otros sistemas de almacenamiento en la nube y en la nube. El poder de Apache Drill radica en su capacidad para unir datos de múltiples almacenes de datos con una sola consulta. Apache Drill admite numerosas bases de datos y sistemas de archivos NoSQL, incluidos HBase, MongoDB, MapR-DB, HDFS, MapR-FS, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Swift, NAS y archivos locales. Apache Drill es la versión de código abierto del sistema Dremel de Google, que está disponible como un servicio de infraestructura llamado Google BigQuery.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de Apache Drill, luego aprovecharán el poder y la conveniencia de SQL para consultar de manera interactiva big data en múltiples fuentes de datos, sin escribir código. Los participantes también aprenderán a optimizar sus consultas de exploración para la ejecución de SQL distribuido.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Realizar exploración de "autoservicio" en datos estructurados y semiestructurados en Hadoop
- Consultar datos conocidos y desconocidos mediante consultas SQL
- Comprender cómo Apache Drills recibe y ejecuta consultas
- Escribir consultas SQL para analizar diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados en Hive, datos semiestructurados en tablas HBase o MapR-DB, y datos guardados en archivos como Parquet y JSON.
- Utilice Apache Drill para realizar el descubrimiento de esquemas sobre la marcha, evitando la necesidad de complejas operaciones ETL y esquemas
- Integre Apache Drill con herramientas de BI (Business Intelligence) como Tableau, Qlikview, MicroStrategy y Excel

Audiencia

- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Programadores de SQL

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Building Intelligent Systems es una colección de tecnologías capaces de comprender y tomar decisiones inteligentes. Para los proveedores de telecomunicaciones, crear aplicaciones y servicios que puedan usarse para mejorar la operación de los servicios y servicios.

En esta carrera examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades. A lo largo de la carrera, examinamos las aplicaciones específicas de AI dentro de la industria de las telecomunicaciones.

Audiencia

- Ingenieros de red
- Personal de operaciones de red
- Gerentes técnicos de telecomunicaciones

Formato de la carrera

- Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios prácticos
21 horas
Descripción General
Dremio es una plataforma de datos de autoservicio de código abierto que acelera la consulta de diferentes tipos de fuentes de datos. Dremio se integra con bases de datos relacionales, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch y otras fuentes de datos. Es compatible con SQL y proporciona una interfaz de usuario web para generar consultas.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Dremio
- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
- Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch

Audiencia

- Científicos de datos
- Analistas comerciales
- Ingenieros de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
Descripción General
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. Excel es una aplicación de hoja de cálculo desarrollada por Microsoft que se usa ampliamente en muchas industrias. Agregar Python a Excel lo convierte en una poderosa herramienta para el análisis de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar las capacidades de Python y Excel.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar paquetes para integrar Python y Excel
- Leer, escribir y manipular archivos de Excel usando Python
- Llamar a las funciones de Python desde Excel

Audiencia

- Desarrolladores
- Programadores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
Descripción General
La estrategia de marketing de una empresa es una de sus herramientas más esenciales para garantizar el éxito. El aumento de la tecnología y los avances en la recopilación y análisis de datos han llevado a una transformación continua del marketing. Ahora se considera que el análisis de datos es una habilidad crucial para que los profesionales del marketing aprendan. Del mismo modo, aplicar la ciencia de datos a los principios de marketing también es importante para ayudar a los profesionales de ciencias de la información a maximizar sus contribuciones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos y cómo usarlos para estrategias de marketing.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar herramientas para herramientas de marketing basadas en datos (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc.)
- Mida, pruebe y optimice el rendimiento de sus estrategias de marketing utilizando datos
- Usa datos para segmentar a tus clientes y prospectos
- Usar modelos predictivos para mejorar las tasas de respuesta
- Implementar análisis de datos paso a paso para impulsar mejores decisiones de marketing

Audiencia

- Marketers
- Científicos de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
35 horas
Descripción General
Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

- Developers
- Technical analysts
- IT consultants

Format of the Course

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

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 horas
Descripción General
Apache Arrow is an open-source in-memory data processing framework. It is often used together with other data science tools for accessing disparate data stores for analysis. It integrates well with other technologies such as GPU databases, machine learning libraries and tools, execution engines, and data visualization frameworks.

In this onsite instructor-led, live training, participants will learn how to integrate Apache Arrow with various Data Science frameworks to access data from disparate data sources.

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

- Install and configure Apache Arrow in a distributed clustered environment
- Use Apache Arrow to access data from disparate data sources
- Use Apache Arrow to bypass the need for constructing and maintaining complex ETL pipelines
- Analyze data across disparate data sources without having to consolidate it into a centralized repository

Audience

- Data scientists
- Data engineers

Format of the Course

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

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 horas
Descripción General
About the Course:

Microsoft Power BI transforms your company data into rich visuals that facilitate new ways of thinking about and organizing your data, so that you can focus on what is important to achieving your goals. This course covers both Power BI on Line and Power BI desktop.

Audience:

This course is intended for Business Managers, Report Developers, Analysts, Project Managers and Team Leads.

At Course Completion

Upon completing this course, students will have a basic understanding of the topics below, as well as an ability to utilize and implement the concepts learned.

- Power BI
- Power BI Desktop
- Working with CSV, TXT, and Excel Worksheets
- Connecting to Databases
- Merging, Grouping, Summarizing, and Calculating Data
- Reporting
- Power BI Online
7 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Chile (online or onsite) is aimed at persons who wish to use graphical and numerical techniques to better understand the structure of a dataset before commencing more formal analysis.

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

- Identify variables that that indicate connections within the data.
- Identify unusual patterns in data.
- Generate visually appealing and easy to read graphics that provide insight into the data.
- Use exploratory analysis to pave the way for more complex statistical modeling.
14 horas
Descripción General
This course is designed for those wishing to learn the Python programming language. The emphasis is on the Python language, the core libraries, as well as on the selection of the best and most useful libraries developed by the Python community. Python drives businesses and is used by scientists all over the world – it is one of the most popular programming languages.

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