Les cours de formation en ligne ou sur site en direct sur l'analyse des données (analyse des données ou analyse des données) animés par un instructeur démontrent, par des discussions et des exercices pratiques, les langages de programmation et les méthodologies utilisés pour effectuer l'analyse des données. La formation à l'analyse des données est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou de "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Anvers ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Anvers. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Anvers
Hotel NH Collection Antwerp Centre, Pelikaanstraat 84, Anvers, Belgique, 2018
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flex...
L'hôtel dispose d'une capacité de conférence pouvant accueillir jusqu'à 110 participants, avec 6 espaces dédiés et flexibles disponibles. Une gamme de salles de réunion plus petites et une salle de conférence plus grande sont disponibles pour les grandes et petites réunions. Les installations comprennent un équipement audiovisuel moderne, avec des rafraîchissements disponibles sur commande et un organisateur d'événements sur place pour vous aider. Fait inhabituel pour un hôtel du centre-ville, l'hôtel propose un parking dans son propre garage.
Cette formation en direct avec instructeur en Anvers (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau débutant à intermédiaire et aux professionnels de l'entreprise qui souhaitent effectuer des tâches d'analyse de données complexes de manière plus intuitive dans divers secteurs en utilisant Google Gemini AI.À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
Analyser les modèles de données et en tirer des enseignements.
Créer des visualisations de données convaincantes.
Communiquer efficacement des informations basées sur des données.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données, analystes et scientifiques débutants qui souhaitent comprendre comment utiliser dbt Cloud pour gérer leurs projets d'entreposage et de transformation de données dans le nuage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer et gérer des projets sur dbt Cloud.
Utiliser l'interface de dbt Cloud pour planifier et exécuter des transformations de données.
Collaborer sur des projets avec des membres de l'équipe.
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données et aux analystes qui souhaitent acquérir des connaissances de niveau débutant à intermédiaire sur l'utilisation d'AWS Glue pour mettre en place un pipeline de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de AWS Glue.
Mettre en place un pipeline AWS Glue.
Configurer les crawlers et les jobs AWS Glue.
Apprendre à utiliser les transformations AWS Glue.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes qui souhaitent utiliser TM1 pour analyser et personnaliser des rapports et des modèles pour les données d'une base de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Apprendre à analyser les données à l'aide d'IBM Planning Analytics.
Créer des vues personnalisées des données dans une base de données.
Créer des rapports et des formulaires qui communiquent avec TM1.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de bases de données de niveau intermédiaire, aux développeurs SQL et aux analystes de données qui souhaitent améliorer leurs compétences SQL en maîtrisant l'utilisation des fonctions analytiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre le concept et l'importance des fonctions analytiques.
Appliquer diverses fonctions analytiques pour résoudre des problèmes analytiques complexes.
Combiner les fonctions analytiques avec d'autres fonctions SQL pour une analyse complète des données.
Optimiser les requêtes pour de meilleures performances à l'aide des fonctions analytiques.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données et aux data scientists qui souhaitent utiliser le MongoDB Aggregation Framework pour effectuer des analyses de données tout en simplifiant les opérations complexes et les pipelines d'agrégation.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer MongoDB pour l'analyse des données.
Comprendre les concepts et les étapes du cadre d'agrégation MongoDB.
Apprendre la structure de base, la syntaxe et les opérations d'agrégation.
Apprendre à gérer les opérations avancées dans l'agrégation.
Appliquer quelques outils et techniques d'optimisation pour améliorer les performances de l'agrégation.
Les participants qui suivent cette formation en direct et dirigée par un instructeur en <loc> ; acquerront une compréhension pratique et réelle de Big Data et des technologies, méthodologies et outils qui y sont associés.
Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances par le biais d'exercices pratiques. L'interaction au sein du groupe et le retour d'information de l'instructeur constituent une composante importante du cours.
Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires du Big Data, puis progresse vers les langages de programmation et les méthodologies utilisées pour effectuer l'analyse des données. Enfin, nous discutons des outils et de l'infrastructure qui permettent le stockage des Big Data, le traitement distribué et la Scalabilité.
R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques. Ce cours présente le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés. Analyses de données avancées et graphiques avec des données du monde réel.PublicDéveloppeurs / analyse de donnéesDurée3 joursFormatConférences et travaux pratiques
Cette formation en direct est destinée aux développeurs de logiciels qui souhaitent créer des solutions de recherche et d'analyse à l'aide de Elasticsearch.
La formation commence par une discussion sur l'architecture Elasticsearch, y compris son modèle distribué et son API de recherche. Elle est suivie d'une explication des fonctionnalités de Elasticsearch et de la meilleure façon de l'intégrer dans une application existante.
Les exercices pratiques constituent une part importante de la formation et donnent aux participants l'occasion de mettre en pratique leurs connaissances tout en recevant un retour d'information sur leur mise en œuvre et leurs progrès.
Ce cours explique comment utiliser le SQL Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL sur Hive , Hive QL) pour les personnes qui extraient des données à partir de Hive
Dans la première partie de cette formation, nous aborderons les bases de MATLAB et sa fonction à la fois de langage et de plate-forme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe, aux tableaux et matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet de MATLAB . Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour fournir aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB , nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les feuilles de calcul, C, C++ et Visual Basic. Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement de leurs données et la génération de rapports. Tout au long du cours, les participants mettront en pratique les idées apprises lors d'exercices pratiques en laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et pourront l’utiliser pour résoudre des problèmes concrets liés à la science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l’automatisation. Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour évaluer les progrès. Format du cours
Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, une inspection de code exemple et une mise en œuvre pratique.
Remarque
Les séances d'entraînement seront basées sur des modèles de rapport de données pré-arrangés. Si vous avez des exigences spécifiques, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.
Public Analystes, chercheurs, scientifiques, diplômés et étudiants, ainsi que tous ceux qui souhaitent apprendre à faciliter l’analyse statistique dans Microsoft Excel . Objectifs du cours Ce cours vous aidera à mieux vous familiariser avec Excel et les statistiques et, partant, à accroître l'efficacité et l'efficience de votre travail ou de vos recherches. Ce cours explique comment utiliser Analysis ToolPack dans Microsoft Excel , les fonctions statistiques et comment exécuter des procédures statistiques de base. Il expliquera ce que sont les limitations d' Excel et comment les surmonter.
Les participants qui terminent cette formation acquerront une compréhension pratique et réelle de la science des données et de ses technologies, méthodologies et outils connexes Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances grâce à des exercices pratiques L'interaction de groupe et la rétroaction des instructeurs constituent une composante importante de la classe Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de la science des données, puis progresse dans les outils et les méthodologies utilisées dans la science des données Public Développeurs Analystes techniques Consultants informatiques Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser .
L'analyse des données est un outil crucial pour les entreprises aujourd'hui. Nous nous concentrerons tout au long de la formation sur le développement de compétences pour l'analyse pratique des données. L'objectif est d'aider les délégués à donner des réponses fondées sur des preuves aux questions suivantes :Que s'est-il passé ?
traiter et analyser des données
produire des visualisations de données informatives
Que va-t-il se passer ?
prévoir les performances futures
évaluer les prévisions
Que devrait-il se passer ?
transformer les données en décisions commerciales fondées sur des preuves
optimiser les processus
Le cours lui-même peut être dispensé en classe pendant 6 jours ou à distance sur une période de plusieurs semaines si vous le souhaitez. Nous pouvons travailler avec vous pour adapter le cours à vos besoins.
Pandas est un paquetage Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles.
La découverte de connaissances dans les bases de données (KDD) est le processus de découverte de connaissances utiles à partir d’une collection de données. Les applications réelles pour cette technique de minage de données comprennent le marketing, la détection de fraudes, les télécommunications et la fabrication.
Dans ce cours guidé par l'instructeur, en direct, nous introduisons les processus impliqués dans le KDD et effectuons une série d'exercices pour pratiquer la mise en œuvre de ces processus.
Audience
Analystes de données ou toute personne intéressée à apprendre à interpréter les données pour résoudre les problèmes
Le format du cours
Après une discussion théorique de KDD, l'instructeur présentera des cas de vie réelle qui demandent l'application de KDD pour résoudre un problème. Les participants prépareront, sélectionneront et nettoyeront des ensembles de données et utiliseront leurs connaissances antérieures sur les données pour proposer des solutions basées sur les résultats de leurs observations.
Apache Kylin est un moteur d'analyse extrême et distribué pour le Big Data. Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Apache Kylin pour configurer un entrepôt de données en temps réel. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Consommez des données en streaming en temps réel avec Kylin
Utilisez Apache Kylin fonctionnalités puissantes d’ Apache Kylin , son interface SQL riche, son cubage par étincelle et sa latence de requête inférieure à la seconde
Remarque
Nous utilisons la dernière version de Kylin (au moment d'écrire ces lignes, Apache Kylin v2.0)
Public
Ingénieurs Big Data
Big Data
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Datameer est une plateforme de business intelligence et d'analyse basée sur Hadoop Il permet aux utilisateurs finaux d'accéder, d'explorer et de mettre en corrélation des données à grande échelle, structurées, semi-structurées et non structurées de manière simple Dans cette formation en ligne, les participants apprendront à utiliser Datameer pour surmonter la courbe d'apprentissage abrupte d'Hadoop à mesure qu'ils progressent dans la configuration et l'analyse d'une série de sources de données volumineuses À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Créer, organiser et explorer de manière interactive un lac de données d'entreprise Accéder aux entrepôts de données de Business Intelligence, aux bases de données transactionnelles et aux autres magasins analytiques Utiliser une interface utilisateur de feuille de calcul pour concevoir des pipelines de traitement de données endtoend Accéder à des fonctions prédéfinies pour explorer des relations de données complexes Utilisez les assistants draganddrop pour visualiser les données et créer des tableaux de bord Utiliser des tableaux, des graphiques, des graphiques et des cartes pour analyser les résultats de la requête Public Analystes de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux professionnels des ressources humaines qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer les performances organisationnelles. Ce cours couvre les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques. Format du cours
Conférence interactive et discussion.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Dremio est une plate-forme de données open-source qui accélère la recherche de différents types de sources de données. Dremio intégré avec des bases de données relatives, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch, et d'autres sources de données. Il soutient SQL et fournit un UI Web pour les requêtes de construction.
Dans cette formation guidée par l'instructeur, les participants apprendront comment installer, configurer et utiliser Dremio en tant que couche unifiante pour les outils d'analyse des données et les repositaires de données de base.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Dremio
Exécuter des requêtes contre plusieurs sources de données, indépendamment de l’emplacement, de la taille ou de la structure
Intégrer Dremio avec BI et sources de données telles que Tableau et Elasticsearch
Audience
Les scientifiques de données
Business Les analystes
Ingénieurs de données
Format du cours
Lecture partielle, discussion partielle, exercices et pratiques lourdes
Notes
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation en direct avec instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser IBM Cloud Pak pour préparer les données en vue de leur utilisation dans des solutions d'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer Cloud Pak for Data.
Unifier la collecte, l'organisation et l'analyse des données.
Intégrer Cloud Pak for Data avec une variété de services pour résoudre les problèmes courants de l'entreprise.
Implémenter des flux de travail pour collaborer avec les membres de l'équipe sur le développement d'une solution d'IA.
La stratégie marketing d’une entreprise est l’un des outils les plus essentiels pour assurer son succès. L'essor de la technologie et les avancées en matière de collecte et d'analyse de données ont conduit à une transformation continue du marketing. L’analyse des données est maintenant considérée comme une compétence essentielle à acquérir pour les spécialistes du marketing. De même, appliquer la science des données aux principes du marketing est également important pour aider les professionnels de la science des données à maximiser leurs contributions. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à acquérir des informations précieuses à partir de grands ensembles de données et à les utiliser pour des stratégies marketing. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installer et configurer des outils pour les outils de marketing basés sur des données ( Tableau , Go Ogle Analytics, Zarget, etc.)
Mesurer, tester et optimiser les performances de leurs stratégies marketing à l'aide de données
Utiliser les données pour segmenter leurs clients et prospects
Utiliser la modélisation prédictive pour améliorer les taux de réponse
Implémentez une analyse de données étape par étape pour prendre de meilleures décisions marketing
Public
Spécialistes du marketing
Scientifiques de données
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
kdb + est une base de données inmemory, columnoriented et q est son langage vectoriel interprété, intégré Dans kdb +, les tables sont des colonnes de vecteurs et q est utilisé pour effectuer des opérations sur les données de la table comme s'il s'agissait d'une liste kdb + et q sont couramment utilisés dans le commerce à haute fréquence et sont populaires auprès des principales institutions financières, y compris Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment créer une application de données de séries temporelles en utilisant kdb + et q À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre la différence entre une base de données orientée ligne et une base de données orientée sur les colonnes Sélectionner des données, écrire des scripts et créer des fonctions pour effectuer des analyses avancées Analyser les données de séries temporelles telles que les données boursières et boursières Utilisez les capacités inmemory de kdb + pour stocker, analyser, traiter et récupérer de grands ensembles de données à haute vitesse Pensez aux fonctions et aux données à un niveau plus élevé que l'approche de la fonction standard (arguments) commune dans les langues non vectorielles Explorez d'autres applications de kdb +, notamment le commerce de l'énergie, les télécommunications, les données de capteurs, les données de journaux et la surveillance de l'utilisation de la machine et du réseau Public Développeurs Les ingénieurs de bases Les scientifiques de données Analystes de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
L’analyse des données se réfère au processus d’obtention, de nettoyage et d’analyse des données, souvent d’une manière visuelle, pour déduire des informations pour une meilleure prise de décision. De plus en plus de données sont stockées dans les bases de données dans le cloud, il est donc important d’avoir une stratégie pour comprendre, gérer et accéder à ces données. Un outil populaire pour accéder et visualiser les données est Power Bi.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent acquérir une compréhension pratique des solutions cloud disponibles, les processus d'analyse des données nécessaires pour travailler avec les données dans le cloud, et la pratique pratique pour appliquer des outils tels que Power BI pour analyser les données.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer Power BI.
Évaluer les différentes solutions de données proposées par des fournisseurs de cloud tels que Azure.
Obtenez une compréhension des différentes structures, des approches de modélisation et des concepts de stockage de données utilisés pour stocker, gérer et accéder Big Data.
Appliquez des outils et des techniques pour nettoyer les données en préparation à l'analyse.
Construisez des solutions de rapports et d’analyse basées sur les données en direct ainsi que sur le cloud.
Intégrer des solutions d’analyse de données avec un stockage de données.
Réduire les risques de sécurité des données et assurer la vie privée des données.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Apache Arrow est un framework de traitement de données en mémoire open-source. Il est souvent utilisé avec d'autres outils de science des données pour accéder à des magasins de données disparates à des fins d'analyse. Il s'intègre bien à d'autres technologies telles que GPU bases de données GPU , les bibliothèques et outils d'apprentissage automatique, les moteurs d'exécution et les cadres de visualisation de données. Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment intégrer Apache Arrow à divers frameworks Data Science pour accéder à des données provenant de sources de données disparates. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
Installer et configurer Apache Arrow dans un environnement en cluster distribué
Utilisez Apache Arrow pour accéder aux données de sources de données disparates
Utilisez Apache Arrow pour éviter la construction et la maintenance de pipelines ETL complexes.
Analyser des données sur des sources de données disparates sans avoir à les consolider dans un référentiel centralisé
Public
Scientifiques de données
Ingénieurs de données
Format du cours
Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs
Remarque
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
La science des données est l'application de l'analyse statistique, de l'apprentissage automatique, de la visualisation de données et de la programmation dans le but de comprendre et d'interpréter les données du monde réel F # est un langage de programmation bien adapté pour la science des données car il combine une exécution efficace, REPLscripting, des bibliothèques puissantes et une intégration de données évolutive Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser F # pour résoudre une série de problèmes de science des données du monde réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utiliser les progiciels de science des données intégrés de F # Utilisez F # pour interopérer avec d'autres langages et plateformes, y compris Excel, R, Matlab et Python Utilisez le package Deedle pour résoudre les problèmes de séries chronologiques Effectuer une analyse avancée avec des lignes minimales de code de qualité de production Comprendre comment la programmation fonctionnelle est un choix naturel pour les calculs scientifiques et de Big Data Accéder et visualiser les données avec F # Appliquer F # pour l'apprentissage automatique Explorer des solutions à des problèmes dans des domaines tels que la veille stratégique et le jeu social Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
Embedding Projector est une application Web opensource permettant de visualiser les données utilisées pour former les systèmes d'apprentissage automatique Créé par Google, il fait partie de TensorFlow Cette formation en direct instruit présente les concepts derrière Embedding Projector et guide les participants à travers la configuration d'un projet de démonstration À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Explorer comment les données sont interprétées par des modèles d'apprentissage automatique Naviguer à travers les vues 3D et 2D des données pour comprendre comment un algorithme d'apprentissage automatique l'interprète Comprendre les concepts derrière Embeddings et leur rôle dans la représentation des vecteurs mathématiques pour les images, les mots et les chiffres Explorer les propriétés d'un embedding spécifique pour comprendre le comportement d'un modèle Appliquer le projet d'intégration à des cas d'utilisation du monde réel tels que la construction d'un système de recommandation de chanson pour les mélomanes Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes qui souhaitent utiliser des techniques graphiques et numériques pour mieux comprendre la structure d'un ensemble de données avant d'entamer une analyse plus formelle.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Identifier les variables qui indiquent des connexions dans les données.
Identifier des modèles inhabituels dans les données.
Générer des graphiques visuellement attrayants et faciles à lire qui donnent un aperçu des données.
Utiliser l'analyse exploratoire pour ouvrir la voie à une modélisation statistique plus complexe.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données qui souhaitent utiliser LibreOffice Calc pour effectuer de nombreuses formes d'analyse de données (des plus simples aux plus avancées), en tirant parti de fonctionnalités similaires à celles d'Excel et d'autres logiciels de feuilles de calcul.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer la suite LibreOffice sur n'importe quel système d'exploitation.
Comprendre l'ensemble des caractéristiques et des fonctionnalités disponibles dans LibreOffice Calc.
Apprendre à nettoyer, valider, manipuler et visualiser les données dans Calc.
Appliquer les différentes fonctions et outils de Calc pour effectuer des analyses de données complexes.
Apprendre des conseils et des idées sur la réalisation d'analyses de données avancées.
En savoir plus...
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Nos Clients témoignent (25)
Exemples/exercices parfaitement adaptés à notre domaine
Luc - CS Group
Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduction automatique
Les sujets BPM me tiennent à cœur en raison de mon rôle. Philip a une approche cool et détendue et explique très bien les sujets abordés. Il dose les connaissances à un bon rythme et en quantité. Il dose les connaissances à un bon rythme et en quantité. Le matériel est très cool et clair et suivre la formation donne un sentiment agréable de mise à niveau des compétences. C'est bien qu'elle ait aussi trouvé le temps d'examiner nos problèmes BPMN et de suggérer des solutions. L'aspect informatique est aussi un point fort de la formation à mon avis. Tout fonctionne, rien ne tombe en panne, il n'y a pas de retard et vous n'avez pas à vous préoccuper de la technologie, vous pouvez simplement vous concentrer sur la matière. Félicitations pour cette excellente plate-forme de formation.
Bogumił - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - BPMN 2.0 for Business Analysts
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c'était très bien organisé
Ana - DB Global Technology SRL
Formation - SQL Advanced level for Analysts
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la partie personnalisée pendant laquelle j'ai pu travailler sur mon projet et mettre directement en application les éléments de la formation
Caroline - Schreder
Formation - Power BI Dashboards
pas intimidant
Jaztin - Flo Energy
Formation - Business Process Modelling in BPMN 2.0
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Fonctionnement du big data, programmes de données, meilleure connaissance du fonctionnement de notre monde actuel à l'aide de données
Ozayr Hussain - Vodacom
Formation - A Practical Introduction to Data Analysis and Big Data
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la clarté avec laquelle il a expliqué l'ensemble du cours, ainsi que la volonté de revenir sur l'ordre du jour lorsque cela s'avérait nécessaire
Carlos Eloy - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Formation - Data Analytics With R
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Une discussion sur l'utilisation d'ElasticSearcha dans notre projet d'entreprise et son optimisation.
Michal - Madkom
Formation - Elasticsearch for Developers
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très complet en ce qui concerne l'analyse de données à l'aide de python
Mervin Lau - MINDEF
Formation - Python for Data Analysis
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le formateur était très bon et a fait en sorte que la formation corresponde parfaitement à mes besoins
Florentin - EXPERIS
Formation - Search and Analytics with Amazon OpenSearch
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Connaissance, substance, contact avec les autres, volonté d'aider même pour des problèmes insignifiants, capacité à susciter la curiosité de l'auditoire.
Michał
Formation - Python for Excel
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The exercises and the practical part was good and reflected the topic we had learnt during the lecture before the task.
Justyna Legierska - RedCompass
Formation - BPMN 2.0 Fundamentals and Workshop
A partir de l'apprentissage, être capable de mettre en pratique les exercices proposés.
Samanta - Imdepa Rolamentos
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The trainer highlighted the really important concepts in software architecture with quizzes.
The high-level perspective on effective implementation of software development cycle starting from requirements elicitation to unit testing is very refreshing to data scientist without much experience in software development.
Kok Cheong Cheng - DBS Bank
Formation - Design Patterns
The DevOps tool
Jeremie Mandap - Mizuho Bank Ltd - Manila Branch
Formation - Agile Business Analysis
All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.
Mathipa Chepape - Vodacom
Formation - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Formation - Process Mining
Using on screen capture to drop in and out of other ppls sessions to help super quick. nice to have.
Mykhailo Charalambij - Federal Geospatial Platform, Natural Resources Canada
Formation - D3.js for Data Visualization
Good exercises
Hui Yi Neo - Titansoft Pte Ltd
Formation - Object Oriented Design using Design Patterns
I thought he did a great job of tailoring the experience to the audience. This class is mostly designed to cover data analysis with HIVE, but me and my co-worker are doing HIVE administration with no real data analytics responsibilities.
ian reif - Franchise Tax Board
Formation - Data Analysis with Hive/HiveQL
I was benefit from the trainers patience and level of communication.
- Allianz Cornhill Information Services Private Limited
Formation - Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
Focusing on applying the course on my real work.
shahla - ECRA
Formation - Introduction to Business Analysis: Defining Successful Projects
J'ai vraiment bénéficié des exemples pratiques de la vie réelle.
Wioleta
Formation - Data and Analytics - from the ground up
Traduction automatique
I enjoyed the good real world examples, reviews of existing reports.
Ronald Parrish
Formation - Data Visualization
J'ai apprécié l'ensemble de la première journée.
Peter
Formation - Contemporary Development Principles and Practices
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