Сучасна диджитал-освіта для дітей — безоплатне заняття в GoITeens ×
Mazda CX 5
×

Data Science Visualization Course (подія в архіві)

Відбулось
3 — 4 листопада 2018
Час
10:00 — 18:00
Місце
Київ, вул. Саксаганського, 40/85, Software & Computer Museum
Вартість
2500 грн
Підуть

Аналітики даних, топ менеджери, керівники та Data Scientists — ці категорії фахівців як ніхто інший розуміють цінність візуалізації даних.

3 та 4 листопада Дмитрий Гузенко (Dmitry Guzenko), Data Analyst, Luxoft проведе дводенний курс Data Science Visualization.

Придбати квитки

Дмитро має більше 20-років досвіду роботи в галузі автоматизації бізнес-процесів та впровадження систем ERP, 10-річний досвід роботи в системному аналізі та архітектурі бізнес-моделей, 3-річна експертиза управління даними для підвищення ефективності роботи компанії.
Має досвід роботи в галузі архітектури рішень, найкращих практик аналізу бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.

Зміст курсу

● Введення в візуалізацію даних
● Кращі практики та методи візуалізації
● Порівняння безкоштовних платформ для візуалізації даних
● Воркшоп в групах: моделювання візуалізації на підставі вимог бізнесу
● Практична робота: розробка та публікація візуалізацій, виконаних з використанням MS Power BI Desktop, QlikView Personal Edition, Tableau Desktop Public Edition
● Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки ggplot, ggplot2, RGL, Plotly
● Практична робота: розробка візуалізації з Python, бібліотеки matplotlib, plotly, bokeh

На курсі ви знайдете відповіді на запитання:

  • Практики і підходи для якісної візуалізації. Яких помилок слід уникати? Як зробити так, щоб дані говорили самі за себе і показували необхідні бізнесу інсайти?
  • Що означає термін Self BI?
  • Як зробити візуалізацію швидко, без програмування і надати доступ іншим до створеної візуалізації, в рамках організації або навіть за її межами?
  • Як зробити це такими інструментами, за використання яких компанії б не довелося платити гроші, або вартість була б дуже доступною?

Ви отримаєте практичні навички роботи у Microsoft Power BI, QlikView і Tableau.

Також для проектів Data Science і машинного навчання необхідний більш глибокий аналіз даних, який реалізується за допомогою R та Python. Частина курсу присвячена вивченню деяких базових можливостей для візуалізації з використанням популярних бібліотек R та Python.

Для кого цей курс:

● Для керівників і топ менеджерів, які хочуть розуміти свої дані і розробляти дешборди і звіти самостійно
● Професіоналів ІТ, бізнес аналітиків і аналітиків даних, які прагнуть зрозуміти можливості, переваги і обмеження 3-х найпопулярніших систем для візуалізації: Power BI, QlikView, Tableau
● Data Scientists, розробників, які хочуть прискорити і спростити процес взаємодії з замовниками, швидше реагувати на зміну бізнес вимог, витрачати менше часу на отримання цінного продукту і отримувати більше інсайтів з мінімальними затратами.

Програма курсу

3 листопада

Блок 1. Введення в візуалізацію даних

● Історія візуалізації, приклади історично значущих робіт з візуалізації
● Загальні архітектури систем обробки, аналізу та візуалізації даних
● Прогнозування і візуалізація в проектах Data Science
● Загальні вимоги до систем розробки візуалізацій
● Порівняння кращих систем для візуалізацій
● Типові помилки
● Кращі практики та керівництва для розробки якісних візуалізацій

Блок 2. Планування і виконання проектів з візуалізації даних

● Підходи до організації проектів візуалізації
● Практика: робота в групах, розробка прототипу візуалізації згідно бізнес вимог

Блок 3. Робота з Microsoft Power BI для візуалізації даних

● Про продукти Power BI
● Встановлення, налаштування системи
● Імпорт даних з різних джерел
● Попередня обробка даних
● Об’єднання даних і розробка моделі
● Практика: Імпорт і попередня обробка даних

Блок 4

● Використання додаткових функцій у роботі з даними
● Розробка звіту з використанням стандартних елементів
● Розробка звітів з використанням розширених візуальних можливостей
● Публікація звітів для співробітників організації
● Публікація звітів в інтернеті для загального доступу
● Практика: публікація звітів

4 листопада

Блок 5. Робота з системою QlikView Personal Edition для візуалізації даних

● Про продукти QlikView
● Встановлення, налаштування системи
● Імпорт даних з різних джерел
● Попередня обробка даних
● Об’єднання даних і розробка моделі
● Практика: Імпорт і попередня обробка даних
● Використання додаткових функцій по роботі з даними
● Розробка звітів
● Публікація звітів в інтернеті для загального доступу
● Практика: Розробка і публікація звітів

Блок 6. Робота з системою Tableau Desktop Public Edition для візуалізації даних

● Про продукти Tableau
● Встановлення, налаштування системи
● Імпорт даних з різних джерел
● Попередня обробка даних
● Об’єднання даних і розробка моделі
● Практика: Імпорт і попередня обробка даних
● Використання додаткових функцій у роботі з даними
● Розробка звітів
● Публікація звітів
● Практика: Розробка і публікація звітів

Блок 7. Використання мови R для візуального аналізу даних

● Налаштування Power BI для використання R
● Можливості дослідження за допомогою R
● Важливі функції для аналізу даних з бібліотек ggplot, ggplot2, RGL, plotly
● Практика: побудова звітів Power BI з використанням функцій мови R

Блок 8. Використання мови Python для візуального аналізу даних

● Налаштування Power BI для використання Python
● Можливості дослідження за допомогою Python
● Важливі функції для аналізу даних з бібліотек matplotlib, plotly, bokeh
● Практика: побудова звітів Power BI з використанням функцій мови Python
● Висновок і подальші кроки

Кількість учасників: 30

Придбати квитки

Знижки

— 10% від 3 квитків;
— 15% від 5 квитків;
— 25% для студентів (надсилайте студентський квиток, щоб отримати промо-код).

Google Calendar iCal
👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Підписатись на коментарі