Splunk Fundamentals 2 Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker och datavetare som vill söka, analysera och visualisera data med hjälp av Splunk.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Splunk.
• Samla in och indexera alla typer av maskindata.
• Implementera realtidssökning, analys och visualisering av stora datamängder.
• Skapa och dela komplexa instrumentpaneler och rapporter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker, datavetare och dataingenjörer som vill utföra avancerad datasökning, analys och visualisering med Splunk.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa en Splunk-applikation och ett tekniktillägg.
• Använd olika datainmatningsmetoder och källor.
• Implementera avancerad sökning, analys och visualisering av stora datamängder.
• Anpassa och dela instrumentpaneler och rapporter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill få in data i Splunk Indexerare och manipulera data i Splunk.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd olika datainmatningsmetoder och källor.
• Installera, konfigurera, hantera och övervaka speditörer.
• Manipulera rådata i Splunk.
• Skapa en Splunk Diag.

Utbildningen är dedikerad till grunderna för att skapa en datalagringsmiljö baserad på MS SQL Server 2008.

Kursdeltagaren får grunden för utformningen och byggandet av en datalagring som körs på MS SQL Server 2008.

Få kunskap om hur man bygger en enkel ETL-process baserad på SSIS och sedan utforma och implementera en data kub med SSAS.

Deltagaren kommer att kunna hantera OLAP-databasen: skapa och ta bort databasen OLAP Behandla en partition ändringar online.

Deltagaren kommer att förvärva kunskap om skript XML / A och MDX.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker eller alla som vill använda AWS QuickSight dataanalys och visualisering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen i AWS QuickSight.
• Använd AWS QuickSight för att skapa dataanalys, rapporter och insikter.
• Använd AWS för att skapa relationer mellan data för förbättrad analys.
• Lär dig olika typer av visualiseringar för att förstå data.

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förändrar hur affärer bedrivs i många branscher, inklusive myndigheter. Gostatlig datagenerering och digital arkivering ökar på grund av den snabba tillväxten av mobila enheter och applikationer, smarta sensorer och enheter, molnlösningar och portaler som riktar sig till medborgare. När digital information expanderar och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och disposition också mer komplex. Nya verktyg för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Den statliga marknaden är vid en tipppunkt och inser att information är en strategisk tillgång, och regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre kunna tjäna och möta uppdragets krav. När regeringsledare strävar efter att utveckla datadrivna organisationer för att framgångsrikt utföra uppdrag, lägger de grunden för att korrelera beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högvärdiga statliga lösningar kommer att skapas från en samling av de mest störande teknologierna:

Mobila enheter och applikationer Molntjänster Teknik för sociala företag och nätverk Big Data och analys

IDC förutspår att till 2020 kommer IT-branschen att nå 5 biljoner dollar, ungefär 1,7 biljoner dollar större än idag, och att 80 % av branschens tillväxt kommer att drivas av dessa 3:e plattformsteknologier. På lång sikt kommer dessa teknologier att vara nyckelverktyg för att hantera komplexiteten i ökad digital information. Big Data är en av de intelligenta branschlösningarna och gör det möjligt för myndigheter att fatta bättre beslut genom att vidta åtgärder baserat på mönster som avslöjas genom att analysera stora mängder data – relaterad och orelaterade, strukturerad och ostrukturerad.

Men att åstadkomma dessa bedrifter kräver mycket mer än att bara ackumulera enorma mängder data. "Att förstå dessa volymer av Big Data kräver banbrytande verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och olika strömmar av information," Tom Kalil och Fen Zhao från Vita husets Office of Science and Technology Policy skrev i ett inlägg på OSTP-bloggen.

Vita huset tog ett steg mot att hjälpa byråer att hitta dessa tekniker när det etablerade National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att få ut det mesta av explosionen av Big Data och de verktyg som behövs för att analysera det.

De utmaningar som Big Data innebär är nästan lika skrämmande som dess löfte är uppmuntrande. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar. Som alltid är budgetarna snäva, så byråer måste minimera lagringspriset per megabyte och hålla data inom enkel åtkomst så att användarna kan få det när de vill ha det och hur de behöver det. Att säkerhetskopiera enorma mängder data ökar utmaningen.

Att analysera data effektivt är en annan stor utmaning. Många byråer använder kommersiella verktyg som gör det möjligt för dem att sålla bland bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (En nyligen genomförd studie av MeriTalk fann att federala IT-chefer tror att Big Data kan hjälpa byråer att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller uppdragets mål.).

Specialutvecklade verktyg Big Data gör det också möjligt för byråer att ta itu med behovet av att analysera sina data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalyssystem tillgängligt för andra byråer. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortaaneurysm innan de slår till. Den används också för mer vardagliga uppgifter, som att sålla igenom meritförteckningar för att koppla jobbkandidater till rekryteringschefer.

Översikt

Communications tjänsteleverantörer (CSP) står inför tryck för att minska kostnaderna och maximera genomsnittliga intäkter per användare (ARPU), samtidigt som en utmärkt kundupplevelse säkerställs, men datavolymerna fortsätter att växa. Den globala mobila datatrafiken kommer att växa med en kombinerad årlig tillväxthastighet (CAGR) på 78 procent mot 2016, upp till 10,8 exabytes per månad.

Samtidigt genererar CSPs stora volymer av data, inklusive samtaldetaljer (CDR), nätverksdata och kunddata. Företag som fullt ut utnyttjar dessa data får en konkurrenskraftig marginal. Enligt en ny undersökning av The Economist Intelligence Unit, företag som använder data-driven beslutsfattande njuter av en 5-6% ökning i produktivitet. Men 53% av företagen använder bara hälften av sina värdefulla data, och en fjärdedel av respondenterna noterade att enorma mängder användbara data går oförglömliga. Datavolymerna är så höga att manuell analys är omöjlig, och de flesta legacy mjukvarusystem kan’t behålla, vilket resulterar i värdefulla data som tas bort eller ignoreras.

Med Big Data & Analytics’ höghastighet, skalbar stordata programvara, kan CSPs gruva alla sina data för bättre beslutsfattande på mindre tid. Olika Big Data produkter och tekniker ger en end-to-end programplattform för att samla in, förbereda, analysera och presentera insikter från stora data. Tillämpningsområdena inkluderar nätverksprestandaövervakning, bedrägeridetektion, kundchurndetektion och kreditriskanalys. Big Data & Analytics produkter skala för att hantera terabytes av data men genomförandet av sådana verktyg kräver en ny typ av molnbaserad databassystem som Hadoop eller massiv skala parallell dataprocessor (KPU etc.)

Denna kurs arbetar på Big Data BI för Telco täcker alla framväxande nya områden där CSP investerar för produktivitetsökning och öppnar nya affärsinkomster. Kursen kommer att ge en komplett 360-grad överblick av Big Data BI i Telco så att beslutsfattare och chefer kan ha en mycket bred och omfattande översikt över möjligheter Big Data BI i Telco för produktivitet och inkomstvinster.

Kursens mål

Huvudsyftet med kursen är att introducera nya Big Data affärsintelligence tekniker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation och Customer Relation Management). Studenter kommer att introduceras till att följa:

• Introduktion till Big Data-vad är 4Vs (volym, hastighet, variation och sannolikhet) i Big Data- Generation, utvinning och hantering från Telco perspektiv
• Hur Big Data analytik skiljer sig från arvdata analytik
• In-house motivering av Big Data -Telco perspektiv
• Introduktion till Hadoop Ecosystem- bekantskap med alla Hadoop verktyg som Hive, Pig, SPARC –när och hur de används för att lösa Big Data problem
• Hur Big Data extraheras för analys för analysverktyg-hur Business Analysis’s kan minska sina smärtspunkter av insamling och analys av data genom integrerad Hadoop dashboardmetod
• Grundläggande introduktion av Insight-analys, visualiseringsanalys och prediktiv analys för Telco
• Customer Churn analytics och Big Data-how Big Data analytics kan minska kundchurn och kund missnöje i Telco-case studier
• Analys av nätverksfel och servicefel från nätverksmetadata och IPDR
• Finansiell analys - bedrägeri, vassage och ROI-bedömning från försäljning och operativa data
• Kundens förvärvsproblem-Targetmarknadsföring, kundsegmentering och cross-sales från försäljningsdata
• Introduktion och sammanfattning av alla Big Data analytiska produkter och var de passar i Telco analytiska utrymme
• Slutsats-hur man tar steg för steg tillvägagångssätt för att introducera Big Data Business Intelligence i din organisation

Målgrupp

• Nätverksoperationer, finansiella chefer, CRM-chefer och topp IT-chefer i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytiker i Telco
• CFO kontorsledare/analytiker
• Operativa chefer
• QA ledare

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förvandlar hur brottsbekämpning bedrivs. Big Data utmaningar är nästan lika avskräckande som Big Data : s löfte. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar; att effektivt analysera det är en annan.

I denna instruktörsledda, live-utbildning, kommer deltagarna att lära sig tankesättet att närma sig Big Data teknologier, utvärdera deras påverkan på befintliga processer och policyer och implementera dessa tekniker i syfte att identifiera brottslig verksamhet och förebygga brottslighet. Fallstudier från brottsbekämpande organisationer runt om i världen kommer att undersökas för att få insikter om deras antagande strategier, utmaningar och resultat.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Kombinera Big Data teknik med traditionella datainsamlingsprocesser för att sammanställa en berättelse under en utredning
• Implementera industriella stordatalagrings- och behandlingslösningar för dataanalys
• Förbered ett förslag för antagande av de mest adekvata verktygen och processerna för att möjliggöra en datadriven strategi för brottsutredning

Publik

• Juridiska verkställighetsspecialister med teknisk bakgrund

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till data- och affärsanalytiker på mellannivå som vill använda BIRT för att effektivt skapa och distribuera business intelligence-rapporter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och komponenterna i BIRT-ramverket.
• Designa och skapa informativa, dynamiska rapporter med hjälp av BIRT Report Designer.
• Använd BIRT:s skriptfunktioner för att lägga till affärslogik i rapporter.
• Optimera och distribuera BIRT-rapporter i webbapplikationer och fristående applikationer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till affärsanalytiker och dataanalytiker på nybörjarnivå som vill skaffa sig grundläggande färdigheter i att använda SAP BusinessObjects BI för att omvandla rådata till meningsfulla insikter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Navigera och använd SAP BusinessObjects BI-gränssnitt. Skapa och anpassa affärsrapporter och instrumentpaneler. Utför ad-hoc-analyser med hjälp av olika BI-verktyg. Använd avancerade funktioner för djupgående datautforskning.

Datameer är en affärsinformations- och analysplattform byggd på Hadoop Det gör det möjligt för endusers att få tillgång till, utforska och korrelera storskala, strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data på ett easytouse-sätt I den här instruktionsledda träningspasset lär deltagarna att använda Datameer för att övervinna Hadops branta inlärningskurva, eftersom de går igenom installationen och analysen av en serie stora datakällor Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Skapa, curate och interaktivt utforska en företagsdatasjö Få tillgång till affärsinformationslager, transaktionsdatabaser och andra analytiska butiker Använd en kalkylarks användargränssnitt för att designa ändringsrutiner för databehandling Få tillgång till förbyggda funktioner för att utforska komplexa datarelationer Använd draganddrop-guider för att visualisera data och skapa instrumentpaneler Använd tabeller, diagram, grafer och kartor för att analysera sökresultat Publik Dataanalyser Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till affärsanalytiker och dataanalytiker på nybörjarnivå som vill utnyttja Oracle BI för att extrahera värdefulla insikter från sina data.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Navigera och använd Oracle BI-gränssnittet effektivt. Skapa och anpassa rapporter och instrumentpaneler skräddarsydda efter affärsbehov. Genomför ad-hoc-analyser med hjälp av olika BI-verktyg. Använd avancerade funktioner för omfattande datautforskning.

Lär dig hur du får och transformerar data för att förbereda interaktiva instrumentpaneler

Power BI är ett av de mest populära Data Visualization och ett Business Intelligence Tool. Power BI är en samling datakontakter, appar och programvarutjänster som används för att hämta data från olika källor, omvandla data och producera vackra rapporter.

Power BI låter dig också publicera dem för din organisation så att du kan få åtkomst till dem med mobiler, surfplattor etc. I denna Power BI tutorial visar vi dig steg för steg för att ansluta till flera datakällor, datatransformationer och skapa rapporter som diagram, tabeller, matris, kartor osv

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) är ett paket för affärsintelligens som tillhandahåller dataintegration, rapportering, instrumentpaneler och belastningsfunktioner.

I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att maximera funktionerna i Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Förstå grunderna i Pentaho CE-verktyg och deras funktioner
• Bygg rapporter med Pentaho CE
• Integrera data från tredje part i Pentaho CE
• Arbeta med big data och analyser i Pentaho CE

Publik

• programmerare
• BI-utvecklare

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Notera

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker och webbutvecklare som vill utveckla associativa modeller i Qlik Sense.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd Qlik Sense inom datavetenskap.
• Använd och navigera i Qlik Sense-gränssnittet.
• Bygg en datakunnig arbetsstyrka med AI-interaktion.
• Skapa ett datadrivet företag med Qlik Sense.