Qlik Sense for Data Science Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia DevOps và SRE trình độ nâng cao, những người muốn nâng cao kỹ năng cảnh báo và tự động hóa với Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và quản lý các quy tắc cảnh báo nâng cao trong Prometheus.
• Tích hợp Prometheus Alertermanager với các công cụ bên ngoài bằng webhook.
• Tự động hóa phản hồi cho các cảnh báo để giải quyết sự cố nhanh hơn.
• Sử dụng Grafana để trực quan hóa và quản lý cảnh báo hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên phân tích nghiệp vụ muốn học các kỹ thuật nâng cao của Spotfire Analyst để phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Chia sẻ hình ảnh trực quan với các thành viên khác trong nhóm.
• Bảo mật quyền truy cập vào phần mềm dựa trên vai trò và quyền kiểm soát truy cập.
• Tạo hình ảnh trực quan như biểu đồ bản đồ.
• Tích hợp các ngôn ngữ tính toán thống kê như R với Spotfire.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia DevOps và SRE trình độ trung cấp, những người muốn tạo ra các bảng điều khiển có tác động và tối ưu hóa các phương pháp giám sát của họ bằng cách sử dụng Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các phương pháp hay nhất để thiết kế các bảng điều khiển hiệu quả.
• Tạo và cấu hình các thành phần bảng điều khiển Grafana nâng cao.
• Tận dụng các mẫu Grafana để tạo các bảng điều khiển động và có thể tái sử dụng.
• Triển khai các cơ chế cảnh báo để nâng cao nhận thức về hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư trình độ trung cấp, những người muốn trang bị cho ứng dụng của họ khả năng xuất và giám sát các số liệu tùy chỉnh một cách hiệu quả bằng cách sử dụng Prometheus và Grafana.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu tầm quan trọng của các số liệu tùy chỉnh đối với việc giám sát ứng dụng.
• Trang bị cho ứng dụng khả năng xuất các số liệu tùy chỉnh cho Prometheus.
• Tạo và cấu hình các bảng điều khiển trong Grafana để trực quan hóa các số liệu tùy chỉnh.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để tích hợp giám sát vào vòng đời phát triển.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng Grafana để giám sát và trực quan hóa dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo các hình ảnh trực quan trong Grafana.
• Thiết lập Grafana để đảm bảo tính khả dụng cao.
• Tùy chỉnh các bảng điều khiển và trang tổng quan bằng dữ liệu.
• Cấu hình proxy ngược để tăng tốc độ tải trang.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học và sử dụng các tính năng và thành phần nâng cao của Grafana để trực quan hóa và phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Có được sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm và thành phần nâng cao của Grafana.
• Tận dụng các biến mẫu và bảng điều khiển động để nâng cao khả năng trực quan hóa dữ liệu.
• Sử dụng Ngôn ngữ truy vấn Grafana cho các truy vấn phức tạp.
• Học các phương pháp tốt nhất để mở rộng Grafana, tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo tính khả dụng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các quy trình dữ liệu, quy trình làm việc và hình ảnh hóa dữ liệu được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu các tính năng, thành phần và lợi thế của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các quy trình dữ liệu và phân tích từ đầu đến cuối.
• Triển khai chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Tìm hiểu cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh hóa dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên viên phân tích nghiệp vụ và chuyên viên phân tích dữ liệu muốn học các kỹ thuật cơ bản của Spotfire Analyst để phân tích dữ liệu.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TIBCO Spotfire.
• Kết hợp dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau.
• Trực quan hóa các tập dữ liệu lớn.
• Tạo và chia sẻ các bảng điều khiển phức tạp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích nghiệp vụ và nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng TIBCO Spotfire X với các khả năng trí tuệ nhân tạo của nó để trực quan hóa, chuyển đổi và phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TIBCO Spotfire X.
• Hiểu các tính năng và kiến trúc của TIBCO Spotfire X.
• Hiểu các khái niệm đằng sau phân tích tăng cường và dự đoán.
• Tìm hiểu cách tải, xử lý và trực quan hóa dữ liệu bằng Spotfire X.
• Tạo các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu tương tác và nâng cao.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học ba phương pháp khác nhau để truy cập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Chúng ta bắt đầu với phần giới thiệu về cơ sở dữ liệu RDMS; trọng tâm sẽ là truy cập và truy vấn cơ sở dữ liệu Oracle bằng ngôn ngữ SQL. Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét các chiến lược để truy cập cơ sở dữ liệu RDMS theo chương trình bằng ngôn ngữ Python. Cuối cùng, chúng ta sẽ tìm hiểu cách trực quan hóa và trình bày dữ liệu một cách đồ họa bằng TIBCO Spotfire.

Định dạng khóa học Bài giảng và thảo luận tương tác. Nhiều bài tập và thực hành. Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm ảo.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng BusinessEvents và ActiveMatrix Service Bus để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng hướng sự kiện.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển.
• Xây dựng các hệ thống xử lý sự kiện dựa trên quy tắc, phân tán và duy trì trạng thái.
• Quản lý dữ liệu sự kiện nghiệp vụ và thực thi các quy tắc nghiệp vụ phù hợp.
• Giảm thời gian phản hồi sự kiện trong các ứng dụng hướng dữ liệu quy mô lớn.
• Xây dựng các ứng dụng để phát hiện gian lận, theo dõi và truy vết, tạo ưu đãi khách hàng theo thời gian thực, v.v.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư, nhà nghiên cứu và nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng các tính năng của TIBCO Statistica để tạo quy trình làm việc và mô hình phân tích.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và điều hướng chương trình TIBCO Statistica để xây dựng và quản lý các dự án phân tích dữ liệu.
• Hiểu các kiến thức thống kê cơ bản để phân tích dữ liệu và tạo ra những hiểu biết hữu ích cho doanh nghiệp.
• Khám phá các chủ đề nâng cao để làm việc với dữ liệu lớn và học máy bằng cách sử dụng TIBCO Statistica.