Mastering Power Platform: Power Apps, Power Automate, DataVerse, Power BI, and Power Virtual Agents Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till företagspersonal, chefer, utvecklare och dataanalytiker som vill anpassa, implementera, integrera och hantera Microsoft Power Platform komponenter och funktioner i sin organisation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygg enkla applikationer med Power Apps för att skapa anpassade lösningar för vardagliga affärsbehov.
• Automatisera arbetsflödesprocesser med Power Automate (tidigare känt som Microsoft Flow) för att minimera manuella och repetitiva uppgifter.
• Skapa datarapporter och instrumentpaneler med Power BI för att generera insiktsfulla analyser för verksamheten.
• Bygg chatbots med hjälp av Power Virtual Agents för att automatisera och lösa vanliga kundförfrågningar och problem.

Analytic Functions are a powerful feature in SQL that enables efficient and concise data analysis within a relational database. 

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, SQL developers, and data analysts who wish to enhance their SQL skills by mastering the use of Analytic Functions.

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

• Understand the concept and importance of Analytic Functions.
• Apply various Analytic Functions to solve complex analytical problems.
• Combine Analytic Functions with other SQL features for comprehensive data analysis.
• Optimize queries for better performance using Analytic Functions.

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.

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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataingenjörer och analytiker som vill lära sig nybörjar- till medelnivåkunskaper om att använda AWS Glue för att sätta upp en datapipeline.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i AWS Glue.
• Sätt upp en AWS Glue pipeline.
• Konfigurera AWS Glue crawlers och jobb.
• Lär dig hur du använder AWS Glue-transformationer.

Dataanalys hänvisar till processen att få, rengöra och analysera data, ofta i en visuell form, för att ge insikter för bättre beslutsfattande. Allt fler data lagras i databaser i molnet, så det är viktigt att ha en strategi för att förstå, hantera och komma åt sådana data. Ett populärt verktyg för att komma åt och visualisera data är Power Bi.

Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till tekniska personer som vill få en praktisk förståelse av tillgängliga molnlösningar, de dataanalysprocesser som behövs för att arbeta med data i molnet, och den praktiska praxis att tillämpa verktyg som Power BI för att analysera data.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Power BI.
• Utvärdera de olika datalösningarna som erbjuds av molnleverantörer som Azure.
• Få en förståelse för de olika strukturerna, modelleringsmetoder och datalagringsdesign som används för lagring, hantering och åtkomst Big Data.
• Applicera verktyg och tekniker för att rensa data i förberedelse för analys.
• Bygg rapporterings- och analyslösningar baserade på on-premise och molndata.
• Integrera dataanalyslösningar med en datalagring.
• Minska risker för datasäkerhet och säkerställa datasäkerhet.

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och övningar.
• Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Deltagare som genomför denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige kommer att få en praktisk, verklig förståelse för Big Data och dess relaterade teknologier, metoder och verktyg.

Deltagarna kommer att få möjlighet att omsätta denna kunskap i praktiken genom praktiska övningar. Gruppinteraktion och instruktörsfeedback utgör en viktig del av klassen.

Kursen börjar med en introduktion till grundläggande begrepp inom Big Data, och går sedan vidare till de programmeringsspråk och metoder som används för att utföra dataanalys. Slutligen diskuterar vi verktygen och infrastrukturen som möjliggör Big Data-lagring, Distributed Processing och Scalability.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och mjukvaruingenjörer som vill använda Dask med Python ekosystemet för att bygga, skala och analysera stora datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in miljön för att börja bygga stordatabehandling med Dask och Python.
• Utforska funktionerna, biblioteken, verktygen och API:er som är tillgängliga i Dask.
• Förstå hur Dask accelererar parallell beräkning i Python.
• Lär dig hur du skalar Python-ekosystemet (Numpy, SciPy och Pandas) med Dask.
• Optimera Dask-miljön för att bibehålla hög prestanda vid hantering av stora datamängder.

A business' marketing strategy is one of its most essential tools to ensure success. The rise in technology and advances in data gathering and analysis has led to a continuous transformation of marketing. Data analysis is now considered to be a crucial skill for marketers to learn. Likewise, applying data science to marketing principles is also important in helping data science professionals maximize their contributions.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to gain valuable insights from large data sets and how to use these for marketing strategies.

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

• Install and configure tools for data-driven marketing tools (Tableau, Google Analytics, Zarget, etc)
• Measure, test, and optimize the performance of their marketing strategies using data
• Use data to segment their customers and prospects
• Use predictive modeling to improve response rates
• Implement step-by-step data analytics to drive better marketing decisions

Audience

• Marketers
• Data scientists

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.

Datameer is a business intelligence and analytics platform built on Hadoop. It allows end-users to access, explore and correlate large-scale, structured, semi-structured and unstructured data in an easy-to-use fashion.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Datameer to overcome Hadoop's steep learning curve as they step through the setup and analysis of a series of big data sources.

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

• Create, curate, and interactively explore an enterprise data lake
• Access business intelligence data warehouses, transactional databases and other analytic stores
• Use a spreadsheet user-interface to design end-to-end data processing pipelines
• Access pre-built functions to explore complex data relationships
• Use drag-and-drop wizards to visualize data and create dashboards
• Use tables, charts, graphs, and maps to analyze query results

Audience

• Data analysts

Format of the course

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

Python is a versatile programming language known for its simplicity and readability. Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured (tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data. Numpy provides fundamental support for numerical computing with its array operations. Together, they form a robust ecosystem for efficient data handling and analysis in Python.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

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

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

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.

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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataingenjörer, analytiker och vetenskapsmän på nybörjarnivå som vill förstå hur man använder dbt Cloud för att hantera sina datalagrings- och transformationsprojekt i molnet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa och hantera projekt på dbt Cloud.
• Använd dbt Cloud-gränssnittet för att schemalägga och köra datatransformationer.
• Samarbeta i projekt med teammedlemmar.
• Distribuera sina dbt-projekt till produktion.
• Felsöka och felsöka dbt-projekt.

Dremio är en öppen källkod "self-service data plattform" som påskyndar sökningen av olika typer av datakällor. Dremio integreras med relativa databaser, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch och andra datakällor. Den stöder SQL och tillhandahåller en webb-UI för byggfrågor.

I denna instruktörledda, live-träning lär deltagarna hur man installerar, konfigurerar och använder Dremio som ett enhetligt lager för dataanalysverktyg och de underliggande databaserna.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Dremio
• Utföra frågor mot flera datakällor, oavsett plats, storlek eller struktur
• Integrera Dremio med BI och datakällor som Tableau och Elasticsearch

Publiken

• Data forskare
• [ 4 ] Analyst
• Dataingenjörer

Format av kursen

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praxis

anteckningar

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.