Online Business Intelligence Training in Việt Nam

WrenAI cho phép các tổ chức vượt qua các bảng điều khiển tĩnh, hướng tới phân tích đối thoại và BI sinh tạo được tích hợp. Quy trình này yêu cầu kế hoạch triển khai cẩn thận, di chuyển tài sản và các biện pháp quản lý thay đổi hiệu quả.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các chuyên gia BI và nền tảng dữ liệu trung cấp muốn hiện đại hóa các hệ thống BI cũ với WrenAI.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Đánh giá môi trường BI cũ và xác định cơ hội hiện đại hóa.
• Kế hoạch và thực hiện việc di chuyển từ bảng điều khiển tĩnh sang WrenAI.
• Sử dụng phân tích đối thoại và tích hợp khả năng GenBI.
• Lãnh đạo quản lý thay đổi tổ chức cho việc hiện đại hóa BI.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với kế hoạch di chuyển và triển khai.
• Phòng thí nghiệm thực tiễn về phân tích đối thoại và GenBI tích hợp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các chuyên gia dữ liệu cấp trung bình muốn học cách sử dụng Datameer để chuẩn bị, phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng các kỹ thuật hiện đại, các luồng làm việc được hướng dẫn và giao diện mới nhất của Datameer.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Tạo và quản lý các dự án dữ liệu trong không gian làm việc của Datameer.
• Kết nối với các nền tảng dữ liệu hiện đại bao gồm Snowflake, lưu trữ trên cloud và cơ sở dữ liệu.
• Thực hiện chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng luồng làm việc trực quan, không code hoặc SQL.
• Hợp tác với các đội ngũ bằng cách sử dụng quản lý metadata và chia sẻ dự án.
• Sử dụng các công cụ khám phá trực quan để phân tích và hiểu các bộ dữ liệu.
• Tạo và chia sẻ các trực quan hóa dữ liệu và bảng điều khiển phong phú.

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 tài chính ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tích hợp AI một cách hiệu quả vào quy trình phân tích dữ liệu của họ.

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

• Hiểu rõ ứng dụng của AI trong phân tích dữ liệu, đặc biệt trong ngành tài chính.
• Phát triển kỹ năng xây dựng các mô hình dự đoán và đề xuất cho phân tích tài chính.
• Học cách triển khai các thuật toán học máy để xử lý dữ liệu tài chính.
• Nâng cao khả năng trực quan hóa dữ liệu và diễn giải các thông tin chuyên sâu do AI cung cấp để đưa ra quyết định.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn tạo, quản lý và quản trị các bảng điều khiển bằng Amazon QuickSight.

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

• Hiểu được lợi ích, các trường hợp sử dụng và các tính năng chính của Amazon QuickSight.
• Học cách kết nối QuickSight với nhiều nguồn dữ liệu và tạo các hình ảnh hóa dữ liệu và bảng điều khiển tương tác.
• Áp dụng các biện pháp kiểm soát bảo mật và quyền truy cập trong QuickSight.
• Sử dụng các khả năng học máy tích hợp trong QuickSight để nâng cao hiểu biết về dữ liệu.
• Thiết kế, tạo và tùy chỉnh các bảng điều khiển QuickSight để trích xuất và trực quan hóa thông tin chi tiết kinh doanh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và kinh doanh ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng BIRT để tạo và triển khai các báo cáo thông minh nghiệp vụ một cách hiệu quả.

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

• Hiểu kiến trúc và các thành phần của khung BIRT.
• Thiết kế và tạo các báo cáo động, cung cấp thông tin hữu ích bằng BIRT Report Designer.
• Sử dụng khả năng viết script của BIRT để thêm logic nghiệp vụ vào báo cáo.
• Tối ưu hóa và triển khai các báo cáo BIRT trong các ứng dụng web và ứng dụng độc lập.

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 nghiệp vụ và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tận dụng Oracle BI để trích xuất những hiểu biết giá trị từ dữ liệu của họ.

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

• Điều hướng và sử dụng giao diện Oracle BI một cách hiệu quả.
• Tạo và tùy chỉnh báo cáo và bảng điều khiển phù hợp với nhu cầu kinh doanh.
• Thực hiện phân tích tức thời bằng cách sử dụng các công cụ BI khác nhau.
• Sử dụng các tính năng nâng cao để khám phá dữ liệu một cách toàn diện.

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 ở trình độ sơ cấp, những người muốn khai thác sức mạnh của SAS BI để trích xuất những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu.

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

• Điều hướng và sử dụng giao diện SAS BI một cách hiệu quả.
• Tạo các báo cáo và bảng điều khiển tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu kinh doanh.
• Thực hiện phân tích tức thời bằng cách sử dụng các công cụ BI khác nhau.
• Tận dụng các tính năng nâng cao để khám phá dữ liệu một cách toàn diện.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên phân tích nghiệp vụ và phân tích dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn có được các kỹ năng cần thiết để sử dụng SAP BusinessObjects BI nhằm chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa.

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

• Điều hướng và sử dụng giao diện SAP BusinessObjects BI.
• Tạo và tùy chỉnh báo cáo và bảng điều khiển nghiệp vụ.
• Thực hiện phân tích tức thời bằng cách sử dụng các công cụ BI khác nhau.
• Sử dụng các tính năng nâng cao để khám phá dữ liệu chuyên sâu.

Google Sheets là một công cụ bảng tính dựa trên đám mây mạnh mẽ, hỗ trợ hợp tác theo thời gian thực, tổ chức dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp, mong muốn tối ưu hóa hiệu quả làm việc và hợp tác bằng cách sử dụng các tính năng tiên tiến của Google Sheets.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

• Điều hướng và tận dụng các tính năng chính của Google Sheets.
• Quản lý và tổ chức dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng các công cụ lọc, sắp xếp và định dạng.
• Áp dụng các công thức cơ bản và nâng cao cho các tình huống kinh doanh.
• Tạo biểu đồ, bảng điều khiển và mẫu có thể tái sử dụng để báo cáo và hợp tác.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Luyện tập thực hành và làm việc trong Google Sheets.
• Ví dụ từ thế giới thực và các hoạt động hợp tác.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nắm vững các kỹ thuật tích hợp và trực quan hóa dữ liệu nâng cao trong Looker Studio, đồng thời học cách kết nối các nguồn dữ liệu đa dạng, thiết kế bảng điều khiển hấp dẫn và tự động hóa quy trình báo cáo để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

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

• Kết nối và tích hợp nhiều nguồn dữ liệu vào Looker Studio.
• Tạo các chỉ số tùy chỉnh và trường tính toán để phân tích chuyên sâu.
• Thiết kế các hình ảnh trực quan nâng cao, bao gồm bộ lọc và biểu đồ tương tác.
• Tự động hóa quy trình báo cáo để cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để kể chuyện bằng hình ảnh và tùy chỉnh báo cáo.

Alteryx Designer là một nền tảng chuẩn bị dữ liệu và phân tích trực quan giúp người dùng kết hợp, chuyển đổi và tự động hóa quy trình dữ liệu với ít mã hóa.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn học kỹ năng Alteryx thực tế để chuẩn bị dữ liệu, kết hợp, phân tích cơ bản và tự động hóa quy trình.

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

• Xây dựng các quy trình làm việc Alteryx cho các tác vụ chuẩn bị dữ liệu thông thường.
• Kết hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng.
• Tạo và sử dụng các macro tiêu chuẩn để bao gồm logic có thể tái sử dụng.
• Tổ chức và tự động hóa quy trình làm việc bằng các kỹ thuật tốt nhất.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và minh họa tương tác.
• Bài tập thực hành sử dụng Alteryx Designer và dữ liệu mẫu.
• Các dự án nhỏ và tác vụ tự động hóa quy trình làm việc thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để xếp lịch.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các chuyên gia tư vấn và chuyên gia tài chính ở mọi cấp độ, từ mới bắt đầu đến nâng cao, những người muốn chuẩn bị cho chứng chỉ Cognos Analytics và nâng cao chuyên môn về phân tích dữ liệu tài chính, bao gồm các mô-đun về khoản phải trả, kho bạc và chi phí.

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

• Điều hướng và sử dụng giao diện Cognos Analytics một cách hiệu quả.
• Phát triển và tùy chỉnh báo cáo và bảng điều khiển tài chính.
• Quản lý mô hình dữ liệu và tối ưu hóa truy vấn.
• Chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ Cognos Analytics.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các chuyên gia từ trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn tăng cường năng suất và hiệu quả bằng cách tận dụng các tính năng nâng cao của Excel và Google Sheets trong việc tổ chức, phân tích dữ liệu và hợp tác.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Duyệt và sử dụng các tính năng cơ bản của Excel và Google Sheets.
• Phân tích dữ liệu và tạo ra những thông tin hành động bằng cách sử dụng các kỹ thuật bảng tính nâng cao.
• Hợp tác theo thời gian thực bằng Google Sheets để teamwork mượt mà.
• Tạo các mẫu có thể tái sử dụng cho báo cáo, theo dõi và quản lý dự án.

Microsoft Fabric là một nền tảng phân tích thống nhất mang lại sự kết hợp giữa công trình dữ liệu, tích hợp dữ liệu, kho dữ liệu, khoa học dữ liệu, phân tích thời gian thực và trí tuệ kinh doanh dưới một mái nhà.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia dữ liệu cấp trung muốn tận dụng Microsoft Fabric để xây dựng giải pháp dữ liệu hiện đại với công cụ phân tích, quản trị và trực quan hóa tích hợp.

Cuối khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Hiểu các thành phần của Microsoft Fabric và cách chúng kết hợp với hệ sinh thái Microsoft.
• Tạo và quản lý Fabric Workspaces với quyền truy cập kiểm soát thích hợp.
• Xây dựng và quản lý Lakehouses để tập trung và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng sổ ghi chép cho phân tích khám phá và biến đổi sử dụng Python và SQL.
• Tạo và tự động hóa các luồng dữ liệu bằng các ống dẫn trực quan.
• Thiết kế mô hình và quản lý dữ liệu sử dụng các lớp Data Warehouse và Mô hình Ngữ nghĩa.
• Thiết kế và xuất bản bảng điều khiển tương tác với Power BI trong Fabric.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện tay trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Qlik Cloud là một nền tảng phân tích dựa trên SaaS cho phép các nhà phát triển xây dựng, tự động hóa và quản lý các thông tin phân tích dựa trên dữ liệu trên các môi trường đám mây.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được thiết kế cho các nhà phát triển có trình độ từ trung cấp đến cao cấp, muốn thiết kế, xây dựng và triển khai các giải pháp phân tích có thể mở rộng bằng Qlik Cloud.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai và quản lý các mô hình dữ liệu và biểu đồ trong Qlik Cloud.
• Sử dụng Qlik Application Automation để tự động hóa quy trình và quy trình.
• Tích hợp các API và nguồn dữ liệu ngoài với Qlik Cloud.
• Triển khai các tính năng quản trị, bảo mật và hợp tác trong môi trường đa người dùng.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và quản trị viên hệ thống muốn học và sử dụng Sisense để thao tác và trực quan hóa dữ liệu lớn.

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

• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản của Sisense và cách nó hoạt động.
• Tạo một bảng điều khiển Sisense để trực quan hóa dữ liệu lớn và thực hiện các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
• Hợp nhất và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn.
• Sử dụng Sisense để thao tác và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng.

WrenAI cho phép các nhà cung cấp SaaS (Software as a Service) tích hợp trực tiếp Trí tuệ nhân tạo tạo ra thông tin kinh doanh (GenBI) vào các sản phẩm đối diện với khách hàng. Khóa học này trang bị cho các nhóm SaaS những kỹ năng để tích hợp Wren AI thông qua Embedded API, cấu hình phân tích trắng nhãn (white-label analytics) và quản lý các triển khai đa người dùng (multi-tenant deployments).

Khóa học trực tiếp của giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các lãnh đạo sản phẩm SaaS, kỹ sư dữ liệu và nhà phát triển full-stack có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn triển khai WrenAI như một giải pháp phân tích tích hợp trong môi trường SaaS.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Tích hợp WrenAI bằng Embedded API cho các ứng dụng đối diện với khách hàng.
• Triển khai phân tích trắng nhãn (white-label conversational BI) với thương hiệu và tùy chỉnh.
• Thiết kế các triển khai đa người dùng (multi-tenant) an toàn và có thể mở rộng.
• Theo dõi sử dụng, tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo tuân thủ quy định trong môi trường SaaS.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành sử dụng WrenAI Embedded API.
• Workshop: thiết kế và triển khai tính năng phân tích trắng nhãn cho một trường hợp sử dụng SaaS.

Các Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu muốn tìm hiểu cách sử dụng từng công cụ trong bảng công cụ phát triển của Alteryx Designer.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Học cách sử dụng và cấu hình tất cả các công cụ trong tab phát triển.
• Thiết kế quy trình làm việc hiệu quả trong Alteryx bằng cách sử dụng các công cụ động, kiểm tra và thử nghiệm.
• Học cách sử dụng công cụ API để tải xuống và phân tích dữ liệu web.
• Sử dụng công cụ lập trình của Alteryx, bao gồm cả Python và R.

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 hoặc bất kỳ ai muốn sử dụng phân tích và trực quan hóa dữ liệu AWS QuickSight.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của AWS QuickSight.
• Sử dụng AWS QuickSight để tạo phân tích dữ liệu, báo cáo và thông tin chi tiết.
• Sử dụng AWS để tạo mối quan hệ giữa dữ liệu để tăng cường phân tích.
• Tìm hiểu các loại hình trực quan hóa khác nhau để hiểu dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu các khía cạnh lý thuyết của Cognos 11 và cũng học cách sử dụng nó một cách hiệu quả.

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

• Hiểu sự khác biệt và cải tiến của Cognos 11 so với Cognos 10.
• Sử dụng mô-đun dữ liệu và các tính năng quản lý dữ liệu được cải tiến để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.
• Thực hiện các phương pháp hay nhất để chuyển đổi suôn sẻ và sử dụng tối ưu Cognos 11.

khóa học trực tiếp này ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia dữ liệu cấp trung muốn triển khai giải pháp lakehouse sử dụng Microsoft Fabric.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và thành phần của Microsoft Fabric.
• Cấu hình và quản lý lakehouse sử dụng Microsoft Fabric.
• Nhập và chuyển đổi dữ liệu sử dụng Apache Spark.
• Sử dụng bảng Delta Lake để phiên bản hóa và quản lý dữ liệu.
• Triển khai luồng nhập dữ liệu với Dataflows Gen2.
• Tự động hóa cácpipeline dữ liệu sử dụng Data Factory.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng dẫn cho những nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng Google Sheets để phân tích dữ liệu. 

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể: 

• Tạo bảng tính với Google Sheets.
• Sử dụng các công thức có thể hoạt động trong cả Google Sheets và Excel.
• Định dạng và phân tích bất kỳ dữ liệu.
• Tạo các biểu đồ và đồ thị trực quan hóa dữ liệu. 

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn xây dựng các kỹ năng nền tảng để trực quan hóa dữ liệu và báo cáo bằng Looker Studio, đồng thời tìm hiểu cách kết nối các nguồn dữ liệu, trực quan hóa thông tin một cách hiệu quả và thu được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.

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

• Hiểu các tính năng cốt lõi của Looker Studio và các trường hợp sử dụng của nó.
• Thiết lập Looker Studio và kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
• Tạo các bảng điều khiển hấp dẫn với biểu đồ, đồ thị và bộ lọc.
• Tùy chỉnh báo cáo cho các đối tượng cụ thể và nhu cầu kinh doanh.
• Hợp tác và chia sẻ bảng điều khiển một cách hiệu quả.

Qlik Sense Enterprise là một nền tảng phân tích có khả năng mở rộng, chuyên nghiệp cho việc trực quan hóa dữ liệu, khám phá và tích hợp phân tích.

Khoá học do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các nhà phát triển từ mức trung cấp đến nâng cao, mong muốn xây dựng, quản lý và mở rộng các ứng dụng phân tích sử dụng Qlik Sense Enterprise.

Bằng cuối khoá học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và phát triển các bảng điều khiển tương tác và trực quan hóa dữ liệu bằng Qlik Sense Enterprise.
• Triển khai và tối ưu hóa các mô hình dữ liệu và kịch bản cho bộ dữ liệu lớn.
• Tự động tải lại dữ liệu, quản lý quy tắc bảo mật và tích hợp API.

Định dạng Khoá Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khoá Học

• Để yêu cầu một khoá học tùy chỉnh cho nội dung này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia khoa học máy tính ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tận dụng Stata để phân tích thống kê và tích hợp nó với R.

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

• Sử dụng Stata hiệu quả để phân tích dữ liệu và mô hình hóa thống kê.
• So sánh các chức năng của Stata với SPSS và R.
• Tích hợp Stata với R để thực hiện tính toán thống kê liền mạch.
• Phát triển và tự động hóa quy trình làm việc bằng cách sử dụng Stata và R.

WrenAI là một nền tảng phân tích conversational chuyển đổi các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành phân tích tin cậy, giúp các đội không chuyên kỹ thuật tạo ra những thông tin hiểu biết nhanh chóng và một cách nhất quán.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các quản lý sản phẩm, phân tích viên và các nhà chiến lược dữ liệu có trình độ trung cấp, muốn áp dụng phân tích conversational và xây dựng khả năng BI tự phục vụ với WrenAI.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng công việc phân tích conversational mà tìm ra những thông tin tin cậy về sản phẩm.
• Tạo và duy trì một lớp tiêu chí tiêu chuẩn cho báo cáo nhất quán.
• Sử dụng tính năng chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang SQL để trả lời các câu hỏi về sản phẩm.
• Nhúng các bảng điều khiển tự phục vụ và các biện pháp bảo vệ do WrenAI thúc đẩy vào luồng công việc sản phẩm.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Thực hành với Wren AI và các bộ dữ liệu mẫu.
• Workshop: xây dựng bảng điều khiển tự phục vụ và tập hợp các truy vấn conversational.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo tập trung vào những kiến thức cơ bản để xây dựng môi trường kho dữ liệu dựa trên MS SQL Server 2008.

Người tham gia khóa học sẽ nắm vững kiến thức nền tảng về thiết kế và xây dựng kho dữ liệu chạy trên MS SQL Server 2008.

Học viên sẽ có được kiến thức về cách xây dựng quy trình ETL đơn giản dựa trên SSIS và sau đó thiết kế, triển khai data cube bằng SSAS.

Người tham gia sẽ có khả năng quản lý cơ sở dữ liệu OLAP: tạo và xóa cơ sở dữ liệu OLAP, xử lý các thay đổi phân vùng trực tuyến.

Người tham gia sẽ có được kiến thức về scripting XML / A và MDX.

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, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu muốn thực hiện tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nâng cao bằng Splunk.

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

• Tạo một ứng dụng Splunk và một tiện ích mở rộng công nghệ.
• Sử dụng các phương pháp và nguồn nhập dữ liệu khác nhau.
• Triển khai tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa nâng cao cho các tập dữ liệu lớn.
• Tùy chỉnh và chia sẻ bảng điều khiển và báo cáo.

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 kinh doanh muốn tự động hóa giao dịch bằng giao dịch thuật toán, Python và R.

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

• Sử dụng các thuật toán để mua và bán chứng khoán với các mức tăng chuyên biệt một cách nhanh chóng.
• Giảm chi phí liên quan đến giao dịch bằng giao dịch thuật toán.
• Tự động theo dõi giá cổ phiếu và thực hiện giao dịch.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này (tại Việt Nam) được thiết kế cho các chuyên gia phân tích dữ liệu muốn sử dụng Alteryx để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Khai thác Alteryx để cải thiện trí thông minh kinh doanh và phân tích kinh doanh.
• Thực hiện các hoạt động ETL mà không cần mã nguồn.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng một bộ công cụ phân tích dữ liệu như Excel.

khóa huấn luyện trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Alteryx cho phân tích dữ liệu.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Chuẩn bị dữ liệu trong Alteryx để sau đó trực quan hóa trong Power BI hoặc Excel.
• Tạo và thực hiện các hoạt động ETL với ít mã nguồn hoặc không có.
• Nhúng mã R tùy chỉnh bên trong Alteryx.

Chương trình đào tạo "Big Data và AI trong Ngân Hàng" được thiết kế để trang bị cho các chuyên gia trong ngành ngân hàng những kỹ năng và kiến thức cần thiết để tận dụng sức mạnh của Big Data và trí tuệ nhân tạo. Người tham gia sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, công nghệ và ứng dụng thực tế của Big Data và AI trong lĩnh vực ngân hàng. Chương trình đào tạo sẽ bao gồm sự kết hợp giữa lý thuyết, nghiên cứu trường hợp, thực hành trên máy và thảo luận về các vấn đề pháp quy, luân lý và tốt nhất. 

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

1. Tiếp thu Các Khái Niệm Cơ Bản: Cung cấp cho người tham gia hiểu biết cơ bản về Big Data và AI, bao gồm tầm quan trọng của chúng trong ngành ngân hàng. 
2. Khám Phá Công Nghệ: Giới thiệu cho người tham dự các công nghệ Big Data cốt lõi, bao gồm Hadoop và Spark, cũng như tầm quan trọng của cơ sở dữ liệu NoSQL. 
3. Sử Dụng Các Nguồn Dữ Liệu: Hướng dẫn người tham gia cách nhận diện và sử dụng các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài để hoạt động ngân hàng hiệu quả. 
4. Ứng Dụng của AI: Minh họa việc sử dụng các kỹ thuật AI trong kiểm tra ngân hàng, như đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận và mô hình dự đoán. 
5. Thực Hiện Phân Tích Dữ Liệu: Trang bị cho người tham gia kỹ năng áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để xác định xu hướng và quản lý rủi ro trong bối cảnh ngân hàng. 
6. Địa Chỉ Các Vấn Đề Luân Lý: Thảo luận về các ý nghĩa luân lý của việc sử dụng Big Data và AI trong ngân hàng và tầm quan trọng của tuân thủ quy định. 
7. Chuẩn Bị cho Xu Hướng Tương Lai: Chuẩn bị cho người tham gia để đối mặt với các đổi mới công nghệ trong tương lai và phát triển chiến lược tích hợp Big Data và AI vào hoạt động ngân hàng. 

Các tiến bộ công nghệ và lượng thông tin ngày càng tăng đang thay đổi cách thức hoạt động kinh doanh trong nhiều ngành, bao gồm chính phủ. Tốc độ tạo ra dữ liệu và lưu trữ số hóa của cơ quan chính phủ đang gia tăng nhờ sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị di động và ứng dụng, cảm biến thông minh và thiết bị, giải pháp điện toán đám mây, và cổng thông tin hướng đến người dân. Khi lượng thông tin số hóa mở rộng và trở nên phức tạp hơn, việc quản lý, xử lý, lưu trữ, bảo mật và xử lý thông tin cũng trở nên phức tạp hơn. Các công cụ mới để thu thập, tìm kiếm, khám phá và phân tích dữ liệu không cấu trúc đang giúp các tổ chức có cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu của họ. Thị trường chính phủ đang ở điểm chuyển mình, nhận ra rằng thông tin là tài sản chiến lược, và chính phủ cần bảo vệ, tận dụng và phân tích cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để phục vụ tốt hơn và đáp ứng yêu cầu nhiệm vụ. Khi các lãnh đạo chính phủ cố gắng phát triển tổ chức dựa trên dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ một cách thành công, họ đang đặt nền tảng để tương quan các phụ thuộc giữa các sự kiện, người, quy trình và thông tin.

Các giải pháp giá trị cao cho chính phủ sẽ được tạo ra từ sự kết hợp của những công nghệ đột phá nhất:

• Thiết bị di động và ứng dụng
• Dịch vụ điện toán đám mây
• Công nghệ mạng xã hội kinh doanh
• Big Data và phân tích dữ liệu

IDC dự đoán rằng đến năm 2020, ngành công nghiệp IT sẽ đạt 5 nghìn tỷ USD, tăng khoảng 1.7 nghìn tỷ USD so với hiện tại, và 80% sự tăng trưởng của ngành sẽ được thúc đẩy bởi các công nghệ nền tảng thứ ba. Dài hạn, những công nghệ này sẽ là công cụ then chốt để đối phó với sự phức tạp của lượng thông tin số hóa ngày càng tăng. Big Data là một trong những giải pháp ngành thông minh và cho phép chính phủ đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách hành động dựa trên các mô hình được tiết lộ từ việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu — liên quan và không liên quan, có cấu trúc và không có cấu trúc.

Nhưng để hoàn thành những nhiệm vụ này cần nhiều hơn chỉ là tích lũy một lượng lớn dữ liệu. “Việc hiểu được lượng lớn Big Data đòi hỏi các công cụ và công nghệ tiên tiến có thể phân tích và trích xuất kiến thức hữu ích từ các luồng thông tin đa dạng và phong phú,” Tom Kalil và Fen Zhao của Văn phòng Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng viết trong một bài đăng trên blog OSTP.

Nhà Trắng đã tiến một bước để giúp các cơ quan tìm kiếm những công nghệ này khi họ thành lập Sáng kiến Nghiên cứu và Phát triển Big Data Quốc gia vào năm 2012. Sáng kiến bao gồm hơn 200 triệu USD để tận dụng tối đa sự nở rộ của Big Data và các công cụ cần thiết để phân tích nó.

Các thách thức mà Big Data đặt ra gần như đáng sợ như sự hứa hẹn của nó là khích lệ. Lưu trữ dữ liệu hiệu quả là một trong những thách thức này. Như mọi khi, ngân sách luôn eo hẹp, vì vậy các cơ quan phải tối thiểu hóa giá cả lưu trữ theo megabyte và giữ dữ liệu dễ truy cập để người dùng có thể lấy nó khi họ muốn và như cách họ cần. Sao lưu lượng lớn dữ liệu tăng thêm thách thức.

Phân tích dữ liệu hiệu quả là một thách thức khác lớn. Nhiều cơ quan sử dụng các công cụ thương mại cho phép họ lọc qua núi dữ liệu, phát hiện xu hướng giúp họ hoạt động hiệu quả hơn. (Một nghiên cứu gần đây của MeriTalk cho thấy các nhà quản lý IT liên bang nghĩ rằng Big Data có thể giúp các cơ quan tiết kiệm hơn 500 tỷ USD đồng thời hoàn thành mục tiêu nhiệm vụ.).

Các công cụ Big Data được phát triển tùy chỉnh cũng đang giúp các cơ quan giải quyết nhu cầu phân tích dữ liệu của họ. Ví dụ, Nhóm Phân tích Dữ liệu Tính toán của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã đưa hệ thống phân tích dữ liệu Piranha của họ cho các cơ quan khác sử dụng. Hệ thống này đã giúp các nhà nghiên cứu y tế tìm ra một liên kết có thể cảnh báo bác sĩ về phình động mạch chủ trước khi chúng xảy ra. Nó cũng được sử dụng cho các tác vụ bình thường hơn, như lọc qua sơ yếu lý lịch để kết nối ứng viên với quản lý tuyển dụng.

Tổng quan

Các nhà cung cấp dịch vụ Communications (CSP) đang phải đối mặt với áp lực giảm chi phí và tối đa hóa doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU), đồng thời đảm bảo trải nghiệm khách hàng tuyệt vời, nhưng khối lượng dữ liệu vẫn tiếp tục tăng. Lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm gộp (CAGR) là 78% đến năm 2016, đạt 10,8 exabyte mỗi tháng.

Trong khi đó, các CSP đang tạo ra lượng lớn dữ liệu, bao gồm hồ sơ chi tiết cuộc gọi (CDR), dữ liệu mạng và dữ liệu khách hàng. Các công ty khai thác đầy đủ dữ liệu này sẽ có lợi thế cạnh tranh. Theo một khảo sát gần đây của The Economist Intelligence Unit, các công ty sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có mức tăng trưởng năng suất từ 5-6%. Tuy nhiên, 53% các công ty chỉ khai thác một nửa dữ liệu có giá trị của họ, và một phần tư số người được hỏi nhận thấy rằng một lượng lớn dữ liệu hữu ích vẫn chưa được khai thác. Khối lượng dữ liệu quá lớn khiến việc phân tích thủ công là bất khả thi, và hầu hết các hệ thống phần mềm cũ không thể đáp ứng được, dẫn đến việc dữ liệu có giá trị bị loại bỏ hoặc bỏ qua.

Với phần mềm big data có tốc độ cao, khả năng mở rộng của Big Data & Analytics, các CSP có thể khai thác tất cả dữ liệu của họ để đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian ngắn hơn. Các sản phẩm và kỹ thuật khác nhau của Big Data cung cấp một nền tảng phần mềm hoàn chỉnh để thu thập, chuẩn bị, phân tích và trình bày thông tin chi tiết từ big data. Các lĩnh vực ứng dụng bao gồm giám sát hiệu suất mạng, phát hiện gian lận, phát hiện khách hàng rời bỏ và phân tích rủi ro tín dụng. Các sản phẩm của Big Data & Analytics có thể mở rộng để xử lý terabyte dữ liệu, nhưng việc triển khai các công cụ này đòi hỏi một hệ thống cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây mới như Hadoop hoặc bộ xử lý tính toán song song quy mô lớn (KPU, v.v.).

Khóa học này về BI Big Data cho Telco bao gồm tất cả các lĩnh vực mới nổi mà các CSP đang đầu tư để tăng năng suất và mở ra các nguồn doanh thu mới. Khóa học sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện 360 độ về BI Big Data trong Telco để các nhà quản lý và người ra quyết định có thể có một cái nhìn tổng quan rộng rãi và toàn diện về các khả năng của BI Big Data trong Telco để tăng năng suất và doanh thu.

Mục tiêu khóa học

Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu các kỹ thuật tình báo nghiệp vụ Big Data mới trong 4 lĩnh vực của Telecom Business (Marketing/Bán hàng, Vận hành Mạng, Vận hành Tài chính và Quan hệ Khách hàng Management). Sinh viên sẽ được giới thiệu những điều sau:

• Giới thiệu về Big Data - 4Vs (khối lượng, tốc độ, sự đa dạng và tính xác thực) trong Big Data - Tạo, trích xuất và quản lý từ góc độ Telco
• Phân tích Big Data khác với phân tích dữ liệu cũ như thế nào
• Chứng minh tính hợp lý của Big Data trong nội bộ - Góc độ Telco
• Giới thiệu về Hệ sinh thái Hadoop - làm quen với tất cả các công cụ Hadoop như Hive, Pig, SPARC - khi nào và làm thế nào chúng được sử dụng để giải quyết các vấn đề Big Data
• Cách trích xuất Big Data để phân tích cho các công cụ phân tích - cách Business Analysis có thể giảm bớt các điểm khó khăn của họ trong việc thu thập và phân tích dữ liệu thông qua cách tiếp cận bảng điều khiển Hadoop tích hợp
• Giới thiệu cơ bản về phân tích thông tin chi tiết, phân tích trực quan và phân tích dự đoán cho Telco
• Phân tích rời bỏ khách hàng và Big Data - cách phân tích Big Data có thể giảm thiểu tình trạng rời bỏ khách hàng và sự không hài lòng của khách hàng trong Telco - các nghiên cứu điển hình
• Phân tích lỗi mạng và lỗi dịch vụ từ siêu dữ liệu mạng và IPDR
• Phân tích tài chính - gian lận, lãng phí và ước tính ROI từ dữ liệu bán hàng và vận hành
• Vấn đề thu hút khách hàng - Tiếp thị mục tiêu, phân khúc khách hàng và bán chéo từ dữ liệu bán hàng
• Giới thiệu và tóm tắt tất cả các sản phẩm phân tích Big Data và vị trí của chúng trong không gian phân tích Telco
• Kết luận - cách tiếp cận từng bước để giới thiệu Big Data Business Intelligence trong tổ chức của bạn

Đối tượng mục tiêu

• Nhà vận hành mạng, Quản lý tài chính, Quản lý CRM và các nhà quản lý IT hàng đầu trong văn phòng CIO của Telco.
• Nhà phân tích Business trong Telco
• Quản lý/Nhà phân tích văn phòng CFO
• Quản lý vận hành
• Quản lý QA

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, những người tham gia sẽ học được tư duy để tiếp cận các công nghệ Big Data, đánh giá tác động của chúng đối với các quy trình và chính sách hiện có và triển khai các công nghệ này nhằm mục đích xác định hoạt động tội phạm và ngăn ngừa tội phạm. Các nghiên cứu tình huống từ các tổ chức thực thi pháp luật trên toàn thế giới sẽ được xem xét để có được hiểu biết sâu sắc về các phương pháp tiếp cận, thách thức và kết quả áp dụng của họ.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Kết hợp công nghệ Big Data với các quy trình thu thập dữ liệu truyền thống để ghép lại một câu chuyện trong quá trình điều tra.
• Triển khai các giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong công nghiệp để phân tích dữ liệu.
• Chuẩn bị đề xuất áp dụng các công cụ và quy trình phù hợp nhất để áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu vào điều tra tội phạm.

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 muốn lập trình với R trong SAS để phân tích cụm.

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

• Sử dụng phân tích cụm cho khai thác dữ liệu
• Nắm vững cú pháp R để tạo ra các giải pháp phân cụm.
• Triển khai phân cụm phân cấp và không phân cấp.
• Make đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để giúp cải thiện hoạt động kinh doanh.

khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Alteryx để chuẩn bị dữ liệu cho việc trực quan hóa và phân tích.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Chuẩn bị dữ liệu bằng Alteryx để trực quan hóa sau này.
• Thực hiện các hoạt động ETL không cần mã nguồn.
• Khai thác Alteryx để cải thiện trí tuệ kinh doanh và phân tích kinh doanh.

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 sử dụng IBM Cognos để phân tích dữ liệu và lập báo cáo.

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

• Phân tích và chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu.
• Trực quan hóa hiệu suất kinh doanh.
• Sử dụng tính năng chuẩn bị hỗ trợ AI để làm sạch và kết hợp các nguồn dữ liệu.
• Khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu bằng các tính năng AI tích hợp trong IBM Cognos Analytics.

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 và khoa học dữ liệu, những người muốn sử dụng Metabase để thu thập, truy vấn và trực quan hóa dữ liệu cho mục đích phân tích và báo cáo thông tin kinh doanh.

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

• Thiết lập và cài đặt Metabase để bắt đầu xây dựng các hình ảnh hóa dữ liệu và bảng điều khiển.
• Tìm hiểu cách truy vấn, tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu trong Metabase.
• Sử dụng các tính năng và công cụ trong Metabase để viết các truy vấn SQL.
• Xây dựng các biểu đồ phân tích và bảng điều khiển để có được những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh.
• Nắm vững các phương pháp hay nhất và mẹo sử dụng Metabase và giải quyết các vấn đề thường gặp.

Tìm hiểu cách Lấy & Biến đổi Dữ liệu để Chuẩn bị Bảng điều khiển Tương tác

Power BI là một trong những công cụ Data Visualization phổ biến nhất, và là một công cụ Business Intelligence. Power BI là một tập hợp các trình kết nối dữ liệu, ứng dụng và dịch vụ phần mềm, được sử dụng để lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau, biến đổi dữ liệu và tạo ra các báo cáo đẹp mắt.

Power BI cũng cho phép bạn xuất bản chúng cho tổ chức của mình để bạn có thể truy cập chúng bằng điện thoại di động, máy tính bảng, v.v. Trong Hướng dẫn Power BI này, chúng tôi sẽ trình bày cách tiếp cận từng bước để kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, biến đổi dữ liệu và tạo các báo cáo như biểu đồ, bảng, ma trận, bản đồ, v.v.

Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE) là một gói phần mềm thông minh nghiệp vụ cung cấp khả năng tích hợp dữ liệu, báo cáo, bảng điều khiển và tải.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách tối đa hóa các tính năng của Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE).

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

• Cài đặt và cấu hình Pentaho Open Source BI Suite Community Edition (CE)
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của các công cụ Pentaho CE và các tính năng của chúng
• Xây dựng báo cáo bằng Pentaho CE
• Tích hợp dữ liệu bên thứ ba vào Pentaho CE
• Làm việc với dữ liệu lớn và phân tích trong Pentaho CE

Đối tượng

• Lập trình viên
• Nhà phát triển BI

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm hướng dẫn các nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển web trong việc phát triển mô hình liên kết trong Qlik Sense.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng Qlik Sense trong khoa học dữ liệu.
• Sử dụng và điều hướng giao diện Qlik Sense.
• Xây dựng một lực lượng lao động có kiến thức về dữ liệu với sự tương tác của AI.
• Tạo ra một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu với Qlik Sense.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này, người tham gia sẽ học cách sử dụng QlikView để hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định trong tổ chức của họ.

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

• Cài đặt và cấu hình QlikView.
• Phân tích và hiển thị dữ liệu bằng QliKView.
• Sử dụng các khám phá dữ liệu từ QlikView để hỗ trợ quá trình đưa ra quyết định.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này, người tham gia sẽ học cách bắt đầu phát triển với QlikView.

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

• Cài đặt và cấu hình QlikView.
• Chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thông qua scripting QlikView.
• Xây dựng mô hình dữ liệu với QlikView.

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 Redash để thực hiện các truy vấn dựa trên SQL và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn.

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

• Thiết lập và cài đặt Redash để bắt đầu tạo hình ảnh hóa dữ liệu và bảng điều khiển.
• Kết nối Redash với các nguồn dữ liệu khác nhau như Postgres, MongoDB, Databricks, v.v.
• Tìm hiểu cách truy vấn và kết hợp dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn cơ sở dữ liệu.
• Viết và thực thi các truy vấn SQL và xây dựng hình ảnh hóa dữ liệu và bảng điều khiển cộng tác.
• Sử dụng các điểm cuối API của Redash để cho phép tích hợp với các ứng dụng web khác.

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 muốn lập trình bằng SAS để quản lý dữ liệu nâng cao, phân tích dữ liệu và hơn thế nữa.

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

• Làm chủ các macro để viết các chương trình SAS hiệu quả.
• Huấn luyện một mô hình và đưa ra dự đoán trên dữ liệu chưa từng thấy với mô hình dự đoán.
• Tạo biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu.

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 và các nhà khoa học dữ liệu muốn tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Splunk.

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

• Cài đặt và cấu hình Splunk.
• Thu thập và lập chỉ mục tất cả các loại dữ liệu máy.
• Triển khai tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn theo thời gian thực.
• Tạo và chia sẻ các bảng điều khiển và báo cáo phức tạp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn đưa dữ liệu vào Splunk Indexers và thao tác dữ liệu trong Splunk.

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

• Sử dụng các phương pháp và nguồn nhập dữ liệu khác nhau.
• Cài đặt, cấu hình, quản lý và giám sát Forwarders.
• Thao tác dữ liệu thô trong Splunk.
• Tạo Splunk Diag.

SSAS (SQL Server Analysis Services) là công cụ xử lý giao dịch (OLAP) và khai thác dữ liệu Microsoft SQL Server để phân tích dữ liệu trên nhiều cơ sở dữ liệu, bảng hoặc tệp. Các mô hình dữ liệu ngữ nghĩa do SSAS cung cấp được sử dụng bởi các ứng dụng khách như Power BI, Excel, Reporting Services và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn (tại chỗ hoặc từ xa) này, người tham gia sẽ học cách sử dụng SSAS để phân tích lượng lớn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu.

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

• Cài đặt và cấu hình SSAS
• Hiểu mối quan hệ giữa SSAS, SSIS và SSRS
• Áp dụng mô hình hóa dữ liệu đa chiều để trích xuất thông tin chi tiết kinh doanh từ dữ liệu
• Thiết kế các cube OLAP (Xử lý phân tích trực tuyến)
• Truy vấn và thao tác dữ liệu đa chiều bằng ngôn ngữ truy vấn MDX (Multidimensional Expressions)
• Triển khai các giải pháp BI thực tế bằng SSAS

Đối tượng

• Chuyên gia BI (Business Intelligence)
• Chuyên gia phân tích dữ liệu
• Database và chuyên gia kho dữ liệu

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác
• Nhiều bài tập và thực hành
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab trực tiếp

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Khóa đào tạo này dựa trên phiên bản mới nhất của Microsoft SQL Server và SSAS.
• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn phân tích các tập dữ liệu lớn bằng Stata.

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

• Tạo các mô hình thống kê để dự đoán các biến và sự kiện quan trọng.
• Tạo các hình ảnh trực quan mô tả, bảng tóm tắt, tần suất và hơn thế nữa.
• Quản lý và cấu trúc các tập dữ liệu lớn, sẵn sàng cho phân tích dữ liệu.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ dưới sự hướng dẫn của giảng viên này dành cho các chuyên gia phân tích dữ liệu muốn sử dụng Stata và R để phân tích dữ liệu lớn trong thống kê.

Kết thúc khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Tạo mô hình thống kê để dự đoán các biến và sự kiện quan tâm chính.
• Sinh ra các biểu đồ mô tả, bảng tóm tắt, tần suất và hơn thế nữa.
• Quản lý và cấu trúc cơ sở dữ liệu lớn để chuẩn bị cho phân tích dữ liệu.