Cursos de Visualización de datos en Virginia

This instructor-led, live training in Virginia (online or onsite) is aimed at intermediate-level Grafana users who wish to build interactive, drill-down dashboards with dynamic thresholds and contextual updates.

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

• Create dashboards that respond to user interactions, such as clicking a graph bar
• Implement visual drill-downs that update in-place (without new tabs)
• Configure pie charts and detailed panels based on selection filters
• Use dynamic thresholds that react to user input and real-time data

Este curso práctico y en vivo dirigido por un instructor en Virginia (en línea o en el lugar) está dirigido a administradores de sistemas y profesionales de monitoreo de nivel intermedio que desean utilizar Grafana de manera efectiva para configurar soluciones de monitoreo, administrar paneles de control y crear alertas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender la diferencia entre observabilidad y monitoreo.
• Instalar y configurar el servidor Grafana.
• Configurar y conectar varias fuentes de datos como Prometheus, InfluxDB y ElasticSearch.
• Crear, gestionar y personalizar paneles de control y gráficos.
• Usar variables y consultas para crear paneles de control dinámicos.
• Configurar notificaciones y alertas a través de Grafana.
• Instalar y gestionar plugins para extender la funcionalidad de Grafana.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros y SRE de nivel avanzado DevOps que desean administrar y escalar Prometheus y Grafana para entornos grandes de manera efectiva.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Architect Prometheus y Grafana para entornos distribuidos y a gran escala.
• Optimice Prometheus el rendimiento para sistemas de alto tráfico.
• Configure Grafana para grandes conjuntos de datos y visualizaciones complejas.
• Implemente estrategias avanzadas de escalabilidad y solución de problemas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio e ingenieros de DevOps que desean instrumentar sus aplicaciones para exportar y monitorear métricas personalizadas de manera efectiva utilizando Prometheus y Grafana.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la importancia de las métricas personalizadas para la supervisión de aplicaciones.
• Instrumente las aplicaciones para exportar métricas personalizadas para Prometheus.
• Cree y configure paneles en Grafana para visualizar métricas personalizadas.
• Aplique las mejores prácticas para integrar la supervisión en el ciclo de vida del desarrollo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos de nivel principiante que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure y navegue Google Colab para la visualización de datos.
• Cree varios tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilice Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalice los gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interprete y presente datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de Kubernetes de nivel avanzado e ingenieros de DevOps que deseen mejorar sus habilidades de monitoreo para clústeres de Kubernetes usando Prometheus y Grafana.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure Prometheus y Grafana para la supervisión Kubernetes.
• Supervise las métricas clave de pods, nodos y servicios.
• Cree paneles dinámicos para visualizar el estado y el rendimiento del clúster.
• Implemente estrategias de alerta para la resolución proactiva de problemas.
• Aplique las prácticas recomendadas para escalar soluciones de supervisión en entornos Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado DevOps y SRE que desean mejorar sus habilidades de alerta y automatización con Grafana y Prometheus.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree y administre reglas de alerta avanzadas en Prometheus.
• Integre Prometheus Alertmanager con herramientas externas mediante webhooks.
• Automatice las respuestas a las alertas para una resolución de problemas más rápida.
• Utilice Grafana para visualizar y gestionar las alertas de forma eficaz.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nube y DevOps de nivel intermedio que deseen mejorar la observabilidad de la nube con Grafana y Prometheus.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los beneficios de integrar Grafana y Prometheus con plataformas en la nube.
• Configuración Prometheus para supervisar recursos basados en la nube.
• Configure Grafana para visualizar las métricas del servicio en la nube.
• Aproveche las herramientas e integraciones nativas de la nube para supervisar la escalabilidad.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio DevOps y SRE que deseen crear paneles impactantes y optimizar sus prácticas de monitoreo utilizando Grafana y Prometheus.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda las prácticas recomendadas para diseñar paneles eficaces.
• Cree y configure elementos de panel avanzados Grafana.
• Aproveche Grafana las plantillas para paneles dinámicos y reutilizables.
• Implementar mecanismos de alerta para mejorar el conocimiento operativo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e ingenieros DevOps que desean desarrollar habilidades básicas de monitoreo utilizando Grafana y Prometheus.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y la importancia de la supervisión en los entornos de TI.
• Instale y configure Grafana y Prometheus para tareas básicas de supervisión.
• Cree paneles y alertas sencillos para visualizar el rendimiento del sistema.
• Aplique las mejores prácticas para supervisar la disponibilidad y el rendimiento del sistema.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante y DevOps profesionales que deseen aprender los conceptos básicos de Grafana y Prometheus.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y las características clave de Grafana y Prometheus.
• Instale y configure Grafana y Prometheus en un entorno Linux.
• Configure las fuentes de datos básicas y los paneles de control en Grafana.
• Supervise las métricas del sistema y visualice los datos mediante Prometheus.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que desean obtener el conocimiento y las habilidades prácticas necesarias para sobresalir en la administración de Grafana y GLPI.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree y personalice Grafana paneles con diferentes visualizaciones.
• Implemente alertas y notificaciones para la supervisión.
• Administre cuentas de usuario, equipos y permisos.
• Gestione los activos de TI de forma eficaz, incluido el inventario de hardware y software.
• Implementar un sistema de asistencia técnica para la atención al usuario y la gestión de tickets.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores y desarrolladores de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión de la administración Elasticsearch, incluidas las técnicas avanzadas para el desarrollo de tableros en Kibana, así como el mantenimiento del sistema.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure los entornos Elasticsearch y Kibana para la administración avanzada y el desarrollo de paneles.
• Cree y administre Elasticsearch índices, asignaciones y modelos de datos.
• Desarrolle consultas y filtros avanzados para extraer información valiosa de Elasticsearch datos.
• Diseñe y cree paneles interactivos en Kibana utilizando varios tipos y técnicas de visualización.
• Implemente las mejores prácticas para Elasticsearch y Kibana administración, optimización y solución de problemas.

Data Analysis is the process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data to discover useful information, conclusions, and support decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to manage, analyze, and visualize data effectively for performance and decision support.

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

• Create and manage databases.
• Apply regression, classification, and basic machine learning models.
• Develop dynamic reports and dashboards using Excel and Power BI.
• Use statistical techniques to inform decisions and analyze trends.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender y utilizar las funciones y componentes avanzados de Grafana para la visualización y el análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Obtenga una comprensión profunda de los conceptos y componentes avanzados Grafana. Aproveche las variables de plantilla y los paneles dinámicos para mejorar la visualización de datos. Utilice Grafana Lenguaje de consulta para consultas complejas. Conozca las prácticas recomendadas para escalar Grafana, optimizar el rendimiento y garantizar una alta disponibilidad.

Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

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

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Data Science, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en Data Science.

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas técnicos
• Consultores de TI

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que desean crear aplicaciones analíticas usando Python con Plotly y Dash.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure un panel interactivo en tiempo real para transmitir datos de actualización en vivo.
• Cree paneles interactivos con Python para soluciones de ciencia de datos.
• Paneles interactivos seguros con métodos de autenticación avanzados.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia, los participantes aprenderán tres enfoques diferentes para acceder, analizar y visualizar datos. Comenzamos con una introducción a las bases de datos RDMS; La atención se centrará en el acceso y la consulta de una base de datos Oracle utilizando el lenguaje SQL. A continuación, analizamos las estrategias para acceder a una base de datos RDMS mediante programación utilizando el lenguaje Python. Por último, veremos cómo visualizar y presentar datos gráficamente utilizando TIBCO Spotfire. 

Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios que desean aprender técnicas avanzadas de Spotfire Analyst para analizar datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comparta visualizaciones entre diferentes miembros del equipo.
• Acceso seguro al software basado en roles y controles de acceso.
• Cree visualizaciones como gráficos de mapas.
• Integre lenguajes de computación estadística como R con Spotfire.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia, los participantes aprenderán a crear visualizaciones basadas en datos basadas en la web que se ejecutan en múltiples dispositivos de manera receptiva.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice D3 para crear gráficos interactivos, paneles de información, infografías y mapas.
• Controle HTML con selecciones similares a jQuery.
• Transforme el DOM seleccionando elementos y uniéndolos a los datos.
• Exportación SVG para su uso en publicaciones impresas.

Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en minería de datos y descubrimiento de conocimientos.

Aprenderá cómo crear diagramas efectivos y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a comprender la información oculta.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia, los participantes aprenderán las habilidades, estrategias, herramientas y enfoques para visualizar y reportar datos para diferentes audiencias. Los estudios de casos también se analizan y discuten para ejemplificar cómo se aplican las soluciones de visualización de datos en el mundo real para obtener significado de los datos y responder preguntas cruciales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Escriba informes con títulos, subtítulos y anotaciones cautivadores utilizando los esquemas de resaltado, alineación y color más adecuados para facilitar la lectura y la facilidad de uso.
• Diseñe gráficos que se ajusten a las necesidades e intereses de información de la audiencia.
• Elija los mejores tipos de gráficos para un conjunto de datos determinado (más allá de los gráficos circulares y los gráficos de barras).
• Identifique y analice los datos más valiosos y relevantes de forma rápida y eficiente.
• Seleccionar los mejores formatos de archivo para incluir en los informes (gráficos, infografías, referencias, GIF, etc.)
• Cree diseños eficaces para mostrar datos de series temporales, relaciones entre partes, patrones geográficos y datos anidados.
• Utilice una codificación de colores eficaz para mostrar datos cualitativos y basados en texto, como análisis de sentimientos, líneas de tiempo, calendarios y diagramas.
• Aplicar las herramientas más adecuadas para el trabajo (Excel, R, Tableau, programas de mapeo, etc.)
• Preparar conjuntos de datos para su visualización.

Este curso te enseña sobre la percepción humana y cómo aprovecharla para ofrecer los mejores conocimientos. Te familiarizarás con la teoría del diseño, incluidas las leyes de la Gestalt, los atributos preatencionales y la inclusión. También comprenderá las similitudes y diferencias entre el análisis exploratorio y el explicativo. Descubrirá el uso de las tablas y aprenderá a elegir la más adecuada. Al final del curso, sabrás cómo implementar los principios de diseño en visualizaciones creadas con Tableau software.

Apache Druid es un almacén de datos distribuidos, de código abierto, orientado a columnas, escrito en Java . Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar paneles de control rápidos, interactivos y analíticos para usuarios finales. Druid es utilizado por empresas como Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal y Yahoo.

En este curso en vivo dirigido por un instructor, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en druidas en un entorno de laboratorio.

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para evaluar la comprensión

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia está dirigida a administradores de sistemas que desean configurar una pila ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Tenga en cuenta que se necesita un mínimo de 3 delegados para que este curso se lleve a cabo.

La capacitación comienza con una discusión sobre la arquitectura y la funcionalidad de ELK, luego pasa a la implementación y práctica del laboratorio en vivo. Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la formación y dan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su progreso.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean dominar los fundamentos de R y cómo trabajar con datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el entorno de programación R e la interfaz de RStudio.
• Importar, manipular y explorar conjuntos de datos utilizando comandos y paquetes de R.
• Ejecutar análisis estadísticos básicos y resumir datos.
• Generar visualizaciones usando tanto R base como ggplot2.
• Gestionar espacios de trabajo, scripts y paquetes de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (presencial o remota) está dirigida a analistas de datos que desean usar Grafana para monitorear y visualizar datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones en Grafana.
• Configure Grafana para alta disponibilidad.
• Personalice paneles y paneles con datos.
• Configure un proxy inverso para velocidades de carga rápidas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web e ingenieros DevOps que desean visualizar y monitorear datos con Grafana y Graphite.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Agregue y visualice métricas sobre sistemas y aplicaciones.
• Cree un cliente de StatsD para recopilar métricas de la aplicación.
• Cree paneles informativos y dinámicos con Grafana.
• Recopile información sobre el rendimiento del back-end.

Esta formación presenta Kibana a los usuarios de Elasticsearch.

Kibana es una plataforma de análisis y visualización de código abierto diseñada para trabajar con Elasticsearch. Utilice Kibana para buscar, ver e interactuar con los datos almacenados en índices Elasticsearch. Puede realizar fácilmente análisis de datos avanzados y visualizar sus datos en una variedad de gráficos, tablas y mapas.

Kibana facilita la comprensión de grandes volúmenes de datos. Su sencilla interfaz basada en navegador le permite crear y compartir rápidamente paneles dinámicos que muestran los cambios en las consultas Elasticsearch en tiempo real.

El curso está dedicado a aquellos que deseen conocer un programa alternativo al paquete comercial MATLAB. La capacitación de tres días proporciona información completa sobre cómo moverse por el entorno y realizar el paquete OCTAVE para el análisis de datos y los cálculos de ingeniería. Los destinatarios de la formación son principiantes, pero también aquellos que conocen el programa y desean sistematizar sus conocimientos y mejorar sus habilidades. No se requiere el conocimiento de otros lenguajes de programación, pero facilitará en gran medida la adquisición de conocimientos por parte de los alumnos. El curso le mostrará cómo usar el programa en muchos ejemplos prácticos.

Aprenda a obtener y transformar datos para preparar paneles interactivos

Power BI es una de las herramientas Data Visualization más populares, y una Business herramienta de inteligencia. Power BI es una colección de conectores de datos, aplicaciones y servicios de software, que se utilizan para obtener datos de diferentes fuentes, transformar datos y producir hermosos informes.

Power BI también le permite publicarlos para su organización para que pueda acceder a ellos utilizando móviles, tabletas, etc. En este Power BI tutorial, le mostraremos el enfoque paso a paso para conectarse con múltiples fuentes de datos, transformaciones de datos y creación de informes como gráficos, tablas, matrices, mapas, etc

Sobre el curso:

Microsoft Power BI transforma los datos de su empresa en ricos visuales que facilitan nuevas formas de pensar y organizar sus datos, para que pueda centrarse en lo que es importante para alcanzar sus objetivos. Este curso cubre tanto Power BI en línea y Power BI en escritorio.

El público:

Este curso está diseñado para Business gerentes, desarrolladores de informes, analistas, gerentes de proyectos y líderes de equipo.

En el curso de cumplimiento

Al completar este curso, los estudiantes tendrán una comprensión básica de los temas a continuación, así como una capacidad para utilizar y implementar los conceptos aprendidos.

• [ 3 ]
• [ 1 ] Desktop
• Trabajar con CSV, TXT y Excel Tablas de trabajo
• Conexión a Databases
• Mergir, agregar, resumir y calcular datos
• Reportaje
• Power BI En línea

Microsoft Power BI es una suite gratuita de software como servicio (SaaS) para analizar datos y compartir información. Power BI Los paneles proporcionan una vista de 360 grados de las métricas más importantes en un solo lugar, actualizadas en tiempo real y disponibles en todos sus dispositivos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de negocios, analistas de negocios, analistas de datos, desarrolladores de informes y líderes de equipo que desean diseñar un tablero perfecto Power BI.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñe paneles de control hermosos y eficientes siguiendo las reglas críticas.
• Elija los gráficos correctos en función del tipo de datos que se van a mostrar.

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (in situ o remota), los participantes aprenderán a usar Microsoft Power BI para analizar y visualizar datos mediante una serie de conjuntos de datos de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Cree paneles visualmente atractivos que proporcionen información valiosa sobre los datos.
• Obtenga e integre datos de múltiples fuentes de datos.
• Cree y comparta visualizaciones con los miembros del equipo.
• Ajuste los datos con Power BI Escritorio.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos que desean usar Python para crear visualizaciones de datos interactivas directamente desde el código.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones de datos con Python.
• Comprender los conceptos básicos, los casos de uso y las herramientas de visualización de datos.
• Explore las diferentes bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium) disponibles en Python.
• Aprenda a crear diagramas de líneas, gráficos estadísticos, geoespaciales y otras visualizaciones de datos complejas con Python.
• Conocer las mejores prácticas y técnicas de presentación e interpretación de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y desarrolladores web que deseen desarrollar modelos asociativos en Qlik Sense.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplique Qlik Sense en la ciencia de datos.
• Utilice y navegue por la interfaz de Qlik Sense.
• Cree una fuerza laboral alfabetizada en datos con la interacción de IA.
• Cree una empresa basada en datos con Qlik Sense.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio), los participantes aprenderán cómo usar QlikView para respaldar la toma de decisiones en su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure QlikView.
• Analice y muestre datos con QliKView.
• Utilice las detecciones de datos de QlikView para respaldar la toma de decisiones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial), los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar con QlikView.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure QlikView.
• Transforme datos de varias fuentes a través de secuencias de comandos QlikView.
• Cree modelos de datos con QlikView.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean aprender técnicas básicas de Spotfire Analyst para analizar datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure TIBCO Spotfire.
• Combine datos de diferentes bases de datos.
• Visualice grandes conjuntos de datos.
• Cree y comparta paneles complejos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos que desean utilizar TIBCO Spotfire X con sus capacidades de inteligencia artificial para visualizar, transformar y analizar datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure TIBCO Spotfire X.
• Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
• Comprenda los conceptos detrás de la analítica aumentada y predictiva.
• Aprenda a cargar, procesar y visualizar datos con Spotfire X.
• Cree visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.

Tableau es una herramienta de inteligencia empresarial y visualización de datos. Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado que proporciona soporte para una amplia variedad de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. La potencia de visualización de datos de Tableau y las capacidades de aprendizaje automático de Python, cuando se combinan, ayudan a los desarrolladores a crear rápidamente aplicaciones avanzadas de análisis de datos para diversos casos de uso empresarial.

En esta capacitación dirigida por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a combinar Tableau y Python para llevar a cabo análisis avanzados. La integración de Tableau y Python se realizará a través de la API TabPy.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Integrar Tableau y Python utilizando la API TabPy
• Utilizar la integración de Tableau y Python para analizar escenarios empresariales complejos con pocas líneas de código Python

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica práctica

Este curso está diseñado para el alumno que nunca ha usado Tableau antes, o que puede necesitar un repaso,  y le guiará a través de los pasos necesarios para crear su primera visualización desde el principio. También aprenderá a aplicar los principios de diseño esenciales a sus Tableau visualizaciones. Al final del curso, podrás crear y compartir tus ideas con un público más amplio.

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o presencial) está dirigida a los desarrolladores que desean utilizar BusinessEvents y ActiveMatrix Service Bus para desarrollar, implementar y administrar aplicaciones basadas en eventos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar.
• Cree sistemas de procesamiento de eventos distribuidos, con estado y basados en reglas.
• Gestione los datos de los eventos empresariales y ejecute las reglas de negocio adecuadas.
• Reduzca el tiempo de respuesta a eventos en aplicaciones a gran escala basadas en datos.
• Cree aplicaciones para la detección de fraudes, el seguimiento y la localización, la generación de ofertas al cliente en tiempo real, etc.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Virginia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros, investigadores y analistas de datos que deseen utilizar TIBCO Statistica funciones para crear flujos de trabajo y modelos analíticos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y navegue por el programa TIBCO Statistica para crear y administrar proyectos de análisis de datos.
• Comprender los conceptos básicos de la estadística para analizar datos y generar información útil para el negocio.
• Explore temas avanzados para trabajar con big data y aprendizaje automático con TIBCO Statistica.

El Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra
• Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas
• Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS

Audiencia

• Principiantes al lenguaje R
• Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos

Formato del curso

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

Este es un curso convincente de 4 días para Tableau principiantes. Durante este curso, se familiarizará con todas las funciones Tableau y aprenderá a crear y compartir visualización de datos con otros. El curso lo guiará a través de todos los pasos, incluida la conexión a los datos, la creación de cálculos, la elección de un gráfico, la creación del panel y la publicación de su trabajo.

El curso se divide en conferencias dedicadas a cada tema, seguidas de ejercicios prácticos. El curso finalizará con una prueba de 30 minutos y una tarea de proyecto de 60 minutos.

Hitos del curso:

• Familiarícese con la interfaz Tableau.
• Conéctese y trabaje con sus datos.
• Utilice las funciones Tableau.
• Cree una visualización reveladora.
• Comparta su trabajo con una audiencia más amplia.

Formato del curso:

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
• Prueba de conocimientos y proyecto práctico al final del curso.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos detrás del análisis de datos interactivo y guía a los participantes a través de la implementación y el uso de Zeppelin en un entorno de usuario único o multiusuario.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Zeppelin
• Desarrolle, organice, ejecute y comparta datos en una interfaz basada en navegador
• Visualice los resultados sin tener que consultar la línea de comandos o los detalles del clúster
• Ejecute y colabore en flujos de trabajo largos
• Trabaje con cualquiera de los varios backends de lenguaje/procesamiento de datos de complementos, como Scala (con Apache Spark), Python (con Apache Spark), Spark SQL, JDBC, Markdown y Shell.
• Integre Zeppelin con Spark, Flink y Map Reduce
• Instancias multiusuario seguras de Zeppelin con Apache Shiro