Cursos de Apache Superset for Administrators

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos que desean explorar, organizar y visualizar datos utilizando Apache Superset .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Superset .
• Combina datos de diferentes bases de datos.
• Visualiza grandes conjuntos de datos.
• Crea y comparte paneles complejos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Esta capacitación se basa en la última versión de Apache Superset .
• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
• Para obtener más información sobre Apache Superset , visite: https://superset.incubator.apache.org

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Uruguay (online o presencial) está dirigida a analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de datos que deseen llevar a cabo análisis y visualización avanzados de datos utilizando Apache Superset.

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

• Instale y configure Apache Superset.
• Implemente el análisis y la visualización avanzados de datos mediante Apache Superset.
• Personalice y comparta paneles e informes.
• Gestión de la seguridad en Apache Superset.

La formación se dedica a las bases de la creación de un entorno de almacenamiento de datos basado en MS SQL Server 2008.

El participante del curso obtendrá la base para el diseño y la construcción de un almacenamiento de datos que funciona en MS SQL Server 2008.

Obtenga conocimiento de cómo construir un simple proceso ETL basado en el SSIS y luego diseñar y implementar un cubo de datos utilizando SSAS.

El participante será capaz de gestionar la base de datos de OLAP: crear y eliminar la base de datos de OLAP Procesar un cambio de división en línea.

El participante adquirirá conocimiento de la escritura XML / A y MDX.

Excel es una herramienta versátil que se ha utilizado ampliamente en una variedad de áreas, desde el análisis de datos hasta la gestión de proyectos. Su flexibilidad y facilidad de uso la convierten en una herramienta popular para el trabajo y el análisis de datos en muchos campos. Excel le permite crear hojas de cálculo en las que puede ingresar datos, calcular fórmulas, analizar datos y presentar los resultados en forma de tablas, gráficos o informes. Tiene un amplio conjunto de funciones matemáticas, estadísticas y financieras integradas que facilitan la realización de cálculos y el análisis de datos. Le permite generar varios tipos de gráficos (por ejemplo, barras, líneas, circulares) basados en los datos de la hoja de cálculo, lo que le ayuda a visualizar y presentar los datos. Excel ofrece herramientas para ordenar, filtrar, agrupar datos, así como crear tablas dinámicas y preanalizar datos. Se utiliza en los negocios para ejecutar presupuestos, planificar, realizar un seguimiento de los gastos, analizar las ventas, crear informes financieros, etc. Se puede utilizar para crear cronogramas, planes de proyectos, administrar tareas y realizar un seguimiento del progreso.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos o a cualquier persona que desee utilizar AWS QuickSight el análisis y la visualización de datos.

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

• Comprender los conceptos básicos de AWS QuickSight.
• Utilice AWS QuickSight para crear análisis de datos, informes e información.
• Utilice AWS para crear relaciones entre los datos para mejorar el análisis.
• Aprenda diferentes tipos de visualizaciones para comprender los datos.

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Go Las tasas de generación de datos de verificación y archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos y aplicaciones móviles, los sensores y dispositivos inteligentes, las soluciones de computación en la nube y los portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de la información también se vuelven más complejos. Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, dándose cuenta de que la información es un activo estratégico, y que el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir y cumplir mejor con los requisitos de la misión. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por hacer evolucionar las organizaciones basadas en datos para cumplir con éxito la misión, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Redes sociales, tecnologías empresariales y redes
• Big Data y analítica

IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los 5 billones de dólares, aproximadamente 1,7 billones de dólares más que en la actualidad, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la tercera plataforma. A largo plazo, estas tecnologías serán herramientas clave para hacer frente a la complejidad del aumento de la información digital. Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones al tomar medidas basadas en patrones revelados por el análisis de grandes volúmenes de datos, relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos."Dar sentido a estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia que puedan analizar y extraer conocimientos útiles de vastos y diversos flujos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca en una publicación en el blog de la OSTP.

La Casa Blanca dio un paso para ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo en 2012. La iniciativa incluyó más de 200 millones de dólares para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como alentadora es su promesa. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte de almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlos cuando los quieran y como los necesiten. Hacer copias de seguridad de cantidades masivas de datos aumenta el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro desafío importante. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten examinar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlas a operar de manera más eficiente. (Un estudio reciente de MeriTalk encontró que los ejecutivos federales de TI piensan Big Data que podrían ayudar a las agencias a ahorrar más de $ 500 mil millones y, al mismo tiempo, cumplir con los objetivos de la misión).

Las herramientas desarrolladas a medida Big Data también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto a disposición de otras agencias su sistema de análisis de datos Piraña. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas aórticos antes de que ataquen. También se utiliza para tareas más mundanas, como revisar los currículos para conectar a los candidatos a un puesto de trabajo con los responsables de contratación.

Visión general

Los proveedores de servicios (CSP) se enfrentan a la presión de reducir los costes y maximizar los ingresos medios por usuario (ARPU), al tiempo que garantizan una excelente experiencia al cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 78 por ciento hasta 2016, alcanzando los 10,8 exabytes por mes.

Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluidos los registros detallados de llamadas (CDR), los datos de red y los datos de los clientes. Las empresas que explotan al máximo estos datos obtienen una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones dirigida por datos disfrutan de un aumento del 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan solo la mitad de sus valiosos datos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que grandes cantidades de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden seguir el ritmo, lo que hace que los datos valiosos se descarten o se ignoren.

Con el software de big data escalable y de alta velocidad de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Los diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información a partir de Big Data. Las áreas de aplicación incluyen el monitoreo del rendimiento de la red, la detección de fraudes, la detección de pérdida de clientes y el análisis de riesgo crediticio. Los productos de Big Data y Analytics se escalan para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesita un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en la nube como Hadoop o un procesador de computación paralela a escala masiva (KPU, etc.)

Este curso sobre Big Data BI para telecomunicaciones cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para aumentar la productividad y abrir nuevas fuentes de ingresos comerciales. El curso proporcionará una visión completa de 360 grados de Big Data BI en Telco para que los responsables de la toma de decisiones y los gerentes puedan tener una visión general muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y el aumento de ingresos.

Objetivos del curso

El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de inteligencia de negocio Big Data en 4 sectores de Telecom Negocio (Marketing/Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con el Cliente). A los estudiantes se les presentará lo siguiente:

• Introducción al Big Data: qué son las 4V (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data: generación, extracción y gestión desde la perspectiva de las telecomunicaciones
• En qué se diferencia el análisis de Big Data del análisis de datos heredado
• Justificación interna de la perspectiva Big Data -Telco
• Introducción al ecosistema de Hadoop: familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como Hive, Pig, SPARC: cuándo y cómo se utilizan para resolver problemas de Big Data.
• Cómo se extrae Big Data para analizarlo para la herramienta de análisis: cómo los análisis de negocios pueden reducir sus puntos débiles de recopilación y análisis de datos a través del enfoque integrado del panel de control de Hadoop
• Introducción básica de la analítica de Insight, la analítica de visualización y la analítica predictiva para las empresas de telecomunicaciones
• Análisis de pérdida de clientes y Big Data: cómo el análisis de Big Data puede reducir la pérdida de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de telecomunicaciones
• Análisis de fallos de red y fallos de servicio a partir de metadatos de red e IPDR
• Análisis financiero: estimación de fraude, desperdicio y ROI a partir de datos operativos y de ventas
• Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y venta cruzada a partir de datos de ventas
• Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y dónde encajan en el espacio analítico de las telecomunicaciones
• Conclusión: cómo adoptar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

• Operación de redes, gerentes financieros, gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de CIO de telecomunicaciones.
• Business Analistas de telecomunicaciones
• Gerentes/analistas de la oficina del CFO
• Gerentes de operaciones
• Gerentes de control de calidad

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data para el análisis de datos
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal

Audiencia

• Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica

Formato del curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y negocios de nivel intermedio que deseen utilizar BIRT para crear e implementar informes de inteligencia empresarial de manera efectiva.

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

• Comprender la arquitectura y los componentes del marco BIRT.
• Diseñe y cree informes informativos y dinámicos con BIRT Report Designer.
• Utilice las capacidades de scripting de BIRT para agregar lógica empresarial a los informes.
• Optimice e implemente informes BIRT dentro de aplicaciones web y aplicaciones independientes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos de nivel principiante que deseen adquirir habilidades esenciales en el uso de SAP BusinessObjects BI para transformar los datos sin procesar en información significativa.

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

Navegue y utilice la SAP interfaz de BI de BusinessObjects. Cree y personalice informes y paneles de control empresariales. Realice análisis ad-hoc utilizando varias herramientas de BI. Utilice funciones avanzadas para una exploración de datos en profundidad.

Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.

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

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Audiencia

• Analistas de datos

Formato del curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios y analistas de datos de nivel principiante que desean aprovechar Oracle BI para extraer información valiosa de sus datos.

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

Navegue y utilice la interfaz de BI Oracle de manera efectiva. Cree y personalice informes y paneles adaptados a las necesidades empresariales. Realizar análisis ad-hoc utilizando varias herramientas de BI. Utilice funciones avanzadas para una exploración completa de datos.

Aprenda cómo obtener y transformar datos para preparar paneles interactivos

Power BI es una de las herramientas de Data Visualization más populares y una herramienta de Business Intelligence . 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 excelentes informes.

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

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) es un paquete de inteligencia empresarial que proporciona integración de datos, creación de informes, cuadros de mando y capacidades de carga.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo maximizar las características de Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Comprender los fundamentos de las herramientas Pentaho CE y sus características
• Genere informes usando Pentaho CE
• Integrar datos de terceros en Pentaho CE
• Trabaja con big data y análisis en Pentaho CE

Audiencia

• Programadores
• Desarrolladores de BI

Formato del curso

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

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (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 capacitación, 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.