TIRIS – Big Data Analytics for Intelligent Decisions – Thales

신뢰할 수있는 운송에 대한 요구는 끊임없이 증가하고 있습니다 철도는 향후 20 년 동안 40 %까지 성장할 것으로 예상됩니다

더 긴 운영 시간과 더 많은 승객을 제공합니다 대조적으로, 철도 운영자 및 유지 보수 담당자는 운영 및 유지 관리 비용을 통제하고 간소화하는 데 어려움을 겪고 있습니다 디지털화는 비용을 관리하고 수익을 최적화 할 수있는 기회입니다 연구 결과에 따르면 데이터 기반 의사 결정에 의존하는 회사는 매출을 최대 30 %까지 끌어 올릴 수 있습니다 철도 산업에서 데이터 기반 의사 결정의 가장 큰 기회 중 하나는 예측 유지 관리 및 운영 지원입니다

예측 유지 보수를 통해 유지 보수 담당자는 예기치 못한 서비스에 장애를 일으켜 계획된 시스템 종료로 이동할 수 있습니다 가용성을 높이고 유지 보수 비용을 줄입니다 또한 수리 관련 정보를 운영 팀에 쉽게 연결하여 사일로를 파기합니다 이를 통해 팀은 유지 보수 및 운영상의 요구 사항을 이해하여 수리를 수행하기위한 최적의 시간대를 찾을 수 있습니다 시간표 및 처벌에 대한 혼란을 최소화합니다 TIRIS는 운송 업계의 Thales 예측 유지 보수 및 운영 지원 도구입니다

그것은 물건의 산업 인터넷과 같은 기술을 활용, 클라우드 기반 솔루션 및 데이터 분석을 활용하여 크고 작은 데이터 소스로부터 얻은 뛰어난 통찰력과 지식을 제공합니다 이 밖에도 다양한 디지털 서비스가 제공됩니다 소프트웨어 개발 데이터 과학 자문 서비스 포함 TIRIS는 Thales의 세계적인 사이버 보안 경험에 기술 무신론자이며 안전합니다 최종 결과는 효율적인 운송입니다 행복한 승객은 정시에 목적지에 도착하지 않고 행복한화물 고객이 포장을 해체하고 철도 산업 효율적인 운송은 더 많은 비즈니스를 의미합니다

Data analytics tutorial video: Financial Accounting – Gross profit analysis

판매, 비용 및 총 이익 분석을 다루는이 데이터 분석 자습서에 오신 것을 환영합니다 Excel의 피벗 테이블 및 차트 사용 이 액티비티에서는 가상의 회사 인 Cabinet에 대한 판매 및 비용 데이터 세트를 사용합니다

액세서리 회사 (CAC) 판매 및 비용 데이터는 2014 – 2018에 해당됩니다 이 자습서의 경우에만 36 개의 작은 데이터 세트를 사용합니다 실제 활동의 경우 전체 데이터 세트를 사용하므로 활동 요구 사항은 다를 수 있지만 프로세스는 유사합니다 피벗 테이블 및 피벗 차트에 대한이 자습서에서는 Office 사용을 보여줍니다

365 Excel for Windows 다른 버전의 Excel은 약간 다를 수 있습니다 또한 동일한 일을 성취 할 수있는 여러 가지 방법이있을 수 있습니다 여기 Office 365 버전이 업데이트되었는지 확인하십시오

너는 똑같은 방식으로 보지 못할 수도있어 최근에 업데이트하지 않았습니다 데이터 집합이 포함 된 Excel 통합 문서를 열어이 작업을 시작합니다 일반적으로이 활동의 ​​각 요구 사항 (요구 사항 1 제외) 새 워크 시트에 새 피벗 테이블을 만듭니다 각각의 새 워크 시트의 이름을 "Req 2", "Req 3"등으로 지정하십시오

지시가있는 경우 각 피벗 테이블 또는 피벗 차트에서 달러 금액을 소수 자릿수가 두 자리 인 회계 형식 요구 사항 1은 "데이터 워크 시트에서 판매 수익을 계산하는 세 개의 열을 만들고, 비용, 매출 총 이익을 계산할 수 있습니다 " 첫 번째 요구 사항의 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 Cell K2로 이동하는 것입니다 열 판매 수익 아래의 셀입니다 판매 수익 공식을 입력하십시오

이는 = h2 * j2입니다 셀을 입력하는 대신 가리 킵니다 두 번째 단계에서는 열 제목 총 비용 바로 아래에있는 셀 L2를 클릭합니다 총 비용에 대한 수식을 입력하십시오 = i2 * j2입니다

다시 말하지만, 이름을 입력하는 것보다는 셀을 가리 키십시오 세 번째 열의 경우 열 머리글 바로 아래에있는 셀 M2를 클릭합니다 총 이익의 매출 총계에서 총비용을 뺀 총 이윤 또는 = K2의 수식을 입력하십시오 L2 (다시 말하지만, 입력하지 말고 세포를 가리킨다

그런 식으로 오류가 발생했습니다) 네 번째 단계에서는 다음 세 가지 수식을 선택하여 나머지 행에 복사합니다 세 개의 셀을 누른 다음 오른쪽 아래 모서리에있는 작은 상자를 두 번 클릭합니다 셀 M2 5 단계에서는 열을 선택한 다음 서식, 회계를 클릭하여 세 열의 서식을 지정합니다

소수 자릿수 2 자리 형식 3 개의 형식이 지정된 열을 데이터 워크 시트에 추가했습니다 요구 사항 2는 "각 영역에 대한 판매 수익을 보여주는 피벗 테이블 만들기 년 데이터 세트의 오류를 정정하십시오 피봇 차트를 삽입하여 판매 동향을 표시하십시오

" 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 그런 다음 리본에서 삽입을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭합니다 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 "Req 2"로 바꿉니다 그러면 다른 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런데 피벗 테이블 필드 패널이 사라지면 다시 가져올 수 있습니다

생성 한 피벗 테이블의 아무 곳이나 클릭하십시오 다음 단계는 피벗 테이블 필드 패널에서 지역을 행 상자, 판매 수익 값 상자로 이동하고 날짜 상자를 열 상자로 이동합니다 # 5 : 지금 피벗 테이블을 검사하십시오 오류를 찾으십시오 여기에서 우리는 Central이 데이터 세트에 적어도 한 번 Centrals로 입력되었음을 알 수 있습니다

큰 할당 된 데이터 세트를 작업 할 때 다른 오류가있을 수 있지만 같은 오류가있을 수 있습니다 육안 검사 기술은 오류를 찾기 위해 노력할 것입니다 이제 다시 데이터 워크 시트로 전환하고 홈 리본에서 찾기 및 선택을 클릭하십시오 찾기 및 바꾸기를 선택하십시오 피벗 테이블에서 찾은 오류 항목을 입력하고 다음 찾기를 클릭하십시오

수정 된 철자로 바꾸십시오 피벗 테이블에서 찾은 각 오류에 대해이 프로세스를 수행하십시오 여기에 올바른 중부 지구 대신 단지 하나의 중부가 있습니다 7 단계의 경우 Req 2 워크 시트로 돌아갑니다 피벗 테이블의 데이터를 클릭하십시오

마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새로 고침을 선택하십시오 이 프로세스는 수정 한 오류가 더 이상 피봇 테이블을 업데이트하지 않아야합니다 피벗 테이블에 다음으로 피벗 테이블의 데이터 서식을 지정합니다 피벗 테이블 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 값 필드 설정을 선택합니다

숫자 서식을 선택한 다음 피벗 테이블 셀의 소수 자릿수 2 자리를 형식으로 지정하십시오 이제 우리는이 워크 시트에 피벗 차트를 삽입 할 것입니다 피벗 테이블 데이터를 선택하십시오 삽입 리본에서 피벗 차트를 클릭합니다 그런 다음 선 종류의 차트를 선택한 다음 확인을 클릭하십시오

이제 피벗 차트가 워크 시트에 나타납니다 그러나 데이터 행과 열을 전환해야합니다 행과 열을 전환하려면 차트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 데이터 선택을 클릭합니다 그런 다음 상자 맨 위에있는 행 / 열 전환 버튼을 클릭하십시오 이제 확인을 클릭하여 행과 열의 전환을 완료하십시오

피벗 테이블 행과 열이 이제 전환되었으며 피벗 차트도 변경되었습니다 데이터 요구 사항 3 "판매 수익, 비용 및 총액을 보여주는 피벗 테이블 만들기 매년 이익 매년 이익 잉여금에 미치는 영향은 무엇입니까? " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 탭을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오

그런 다음 기본값을 승인하고 확인을 클릭하십시오 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 3로 바꿉니다 그러면 다양한 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 다음 단계에서는 PivotTable 필드 패널에서 Year를 Rows 상자로 드래그하십시오 판매 수익, 총비용 및 총 이익을 값 상자로 드래그하십시오

다음으로 피벗 테이블 데이터를 선택하십시오 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 값 필드 설정을 선택하십시오 다음으로 Number Format을 클릭하십시오 소수 자릿수 2 자리로 회계 형식을 선택하십시오 매출액, 총비용 및 연간 매출 총 이익을 보여주는이 피벗 테이블이 이제는 끝마친

데이터 프로젝트의 요구 사항은 이익 잉여금에 대한 순 영향을 계산하도록 요청합니다 각각의 거래에서 총 이익은 이익 잉여금을 증가 시킨다는 것을 기억하십시오 요구 사항 4는 "각 회사에서 가장 수익성있는 브랜드를 보여주는 피벗 테이블 만들기 올해는 총 이익으로 측정됩니다 " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 탭을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오 기본값을 수락하고 OK를 클릭하십시오

더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 4로 바꿉니다 그러면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 다음 단계에서 피벗 테이블 필드에서 연도를 열 상자로 끌어옵니다 브랜드 및 컬렉션을 행 상자로 드래그하십시오 총 이익을 값 상자로 드래그하십시오

그런 다음 피벗 테이블 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭 한 다음 값 필드 설정, 숫자 형식, 소수 자릿수 2 자리를 사용하여 회계 형식을 지정하십시오 이제 피벗 테이블이 완료되었습니다 그것은 매년 가장 수익성있는 브랜드를 보여줍니다 요건 5는 "각 브랜드 내에서 2018 년 가장 수익성이 높은 컬렉션은 무엇인가? 총 이익 비율로 측정했을 때? 각 브랜드의 수익성이 가장 낮은 컬렉션? 필드 연도를 사용하여 2018 년 만 포함하도록 데이터를 필터링하십시오 총 이익을 계산하려면 피벗 테이블에 계산 된 필드를 추가해야합니다

백분율 각 브랜드 내에서 가장 큰 것에서부터 총 이익 비율로 컬렉션을 정렬합니다 가장 작은 것 결과를 해석하십시오 " 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다

그런 다음 삽입을 클릭 한 다음 피벗 테이블을 클릭하십시오 그런 다음 피벗 테이블의 기본값을 적용하고 확인을 클릭합니다 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 5로 바꿉니다 워크 시트의 번호를 지정하면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런 다음 피벗 테이블 필드에서 연도를 필터 상자로 끌어옵니다

브랜드 및 컬렉션을 행 상자로 드래그하십시오 마지막으로 매출 총 이익을 값 상자로 끌어옵니다 그런 다음 분석 리본에서 필드, 항목 및 집합을 클릭하여 계산 된 필드를 추가합니다 다음 단계에서는 grossprofitpct의 이름과 수식을 사용하여 계산 된 필드를 삽입하십시오 of = 매출 총 이익 / 매출액 필드를 가리킨 다음 입력하지 말고 삽입을 클릭하십시오

그런 다음 grossprofitpct 열에서 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하십시오 값 필드 설정, 숫자 형식 및 형식을 백분율로 선택하십시오 다음 단계에서 연도 필터 상자에서 2018을 연도로 선택하여 2018 만 표시합니다 데이터 컬렉션 수준에서 피벗 테이블의 셀을 클릭합니다

여기에서 셀 C5를 클릭합니다 그런 다음 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 정렬을 선택한 다음 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 정렬을 선택합니다 피벗 테이블이 완료되었습니다 매출 이익 기준으로 가장 수익성이 높고 수익성이 낮은 브랜드를 볼 수 있습니다 요구 사항 6에는 질문에 대답하기 위해 피벗 테이블 만들기가 표시됩니다

매출 총 이익 비율로 측정 한 2018 년 수익이 가장 높습니까? 이 피벗 테이블에 2018의 판매 만 포함하려면 필터를 사용하십시오 다시 말하면 피벗 테이블에 계산 된 필드를 추가하여 총계를 계산해야합니다 이익 비율 총 이익 비율에 따라 지역을 가장 큰 것에서 가장 작은 것으로 정렬하십시오 첫 번째 단계는 데이터 워크 시트에서 데이터의 아무 곳이나 클릭하는 것입니다 삽입 리본에서 피벗 테이블을 클릭하고 기본값을 사용하여 새 피벗을 삽입합니다

통합 문서의 표 더 진행하기 전에 워크 시트 이름 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 이름을 Req 6로 바꿉니다 그러면 피벗 테이블을 추적하는 데 도움이됩니다 그런 다음 피벗 테이블 필드에서 연도를 필터 상자로 끌어옵니다 영역을 행 상자로 드래그하십시오

마지막으로, 총 이익과 총 이익을 가치 상자로 끌어옵니다 grossprofitpct 열의 합계에서 데이터를 선택하고 마우스 오른쪽 단추로 클릭 한 다음 값 필드를 선택하십시오 설정 그런 다음 값 필드 설정에서 숫자 서식 상자를 선택하십시오 소수점 이하 2 자리로 백분율로 데이터 서식을 지정하고 확인을 클릭하십시오

워크 시트의 오른쪽 상단 모서리에있는 필터 상자에서 2018을 연도로 선택하십시오 이 작은 데이터 세트에서는 여기에서 가장 큰 데이터를 가장 작은 데이터로 정렬합니다 이미 그 순서대로 대용량 데이터 세트에서 가장 큰 것부터 가장 작은 것까지 정렬하면 차이가 있습니다 그게 전부 야

총 수익률로 측정 한 2018 년 가장 수익이 높은 지역을 볼 수 있습니다 이것으로 매출, 비용 및 총 이익 분석을 다루는 데이터 분석 자습서를 마칩니다 Excel의 피벗 테이블 및 차트 사용 보고 주셔서 감사합니다!

Big Data Analytics Program Preview – Presented by McMaster Continuing Education

– 안녕하세요, 모두들 온라인 정보 세션에 오신 것을 환영합니다

Big Data Analytics 인증서 프로그램의 경우 내 이름은 Nancy McQuigge입니다 나는 프로그램 매니저이다 이 특정 인증서 프로그램을 위해 나는 오늘 우리 세션을 촉진 할 것이다 오늘 우리 웹 세미나의 의제 다음과 같습니다

분석 및 대용량 데이터에 대해 간단히 살펴 보겠습니다 프로그램을 누가 가져야하는지 조금 이야기하십시오 일부 기능 및 이점 구조와 일정을 검토하십시오 그래서 어떻게 작동하는지 이해하게됩니다

입학 요건 그리고 나서 다시 한 번 떠날거야 끝에 몇 가지 질문과 답변이 있습니다 방금 언급했듯이 입력 할 수 있습니다 우리가 따라갈 때 채팅 상자에 입력 할 수 있습니다

아니면 그냥 끝까지 기다렸다가 그들을 넣어 그들이 들어올 때 나는 질문에주의를 기울일 것이다 그러나 다른 사람들의 스케줄을 존중하기 위해서, 아마 대부분의 대답을 떠날거야 웹 세미나가 끝날 때까지 따라서이 프로그램은 평생 교육에서 제공됩니다 당신과 함께 개발하여 빅 데이터, 데이터 분석 및 데이터 파이낸싱의 역량

이 특정 슬라이드 개요의 포인트 일부 프로그램 목표 또는 결과 당신이 볼 수 있듯이, 빅 데이터 프로그램의 많은 초점은 당신이 배우는 것에 달려 있습니다 분석하고, 해석하고, 그 분석적 질문을 풀어 라 비즈니스 또는 운영 내에서 다가오고 있습니다 코스의 내용이 귀하에게 제공됩니다 당신의 경력을 시작하기위한 지식과 기술로 분석 분야에서 큰 수요가 있습니다

온라인에서 찾을 수있는 많은 연구가 있습니다 이 성장에 대한 다양한 자료와 보고서 스킬 갭이 밖에있다 데이터 분석 분야의 숙련 된 인력에 대한 필요성 등이 포함됩니다 다시 말하면, 데이터 분석 및 빅 데이터 내에서 발견 된 기술 수요가 많은 산업 분야에서 발견된다 금융, 보험, 소매, 전자 상거래, 건강은 점점 커지고 있습니다

거의 모든 산업 또는 비즈니스를보고 있습니다 데이터 분석을 사용할 수있는 방법이 있습니다 비즈니스 (오디오 결함)를 돕기 위해 그 비즈니스 문제 에 의해 수행 된 다중 부문 연구가있었습니다 2015 년에 완료된 캐나다의 빅 데이터 컨소시엄 캐나다의 큰 데이터 재능 격차 10,000 명에서 19,000 명 사이의 전문가로 추산되었다

데이터 및 분석 기술을 소유 한 사람 필수 또는 산업 분야 전문가 그들은 찾고 있습니다 전문가와의 격차 더 나은 결정을 내릴 수있는 견고한 데이터 및 분석 능력 또 다른 150,000에 대해 추정했다 2018 년에도 LinkedIn이 출시되었습니다 보고서를 배우는 작업장 조사에서 약 4,000 명 LinkedIn의 전 세계 전문가 사진 제공의 의도로 현대 직장에서의 학습 요구 사항 현대 직장 환경 보이는구나 이 보고서의 일부로 LinkedIn은 회원들의 데이터를 사용했습니다

기술과 요구 사항을 파악하기 위해 그들이 찾고있는 것을 찾고 찾았다 2 위는 통계 분석 및 데이터 마이닝 이러한 기술은 비즈니스 분석, 데이터 및 분석 그리고 분명히, 확장, 큰 데이터 더 큰 데이터 세트로 작업 할 때 분명히 우리가 언급했듯이, 대용량 데이터 및 데이터 분석이 계속되고 있습니다

다양한 종류의 기업 및 산업 이것이 우리가하고 싶은 일입니다 이 특별한 프로그램에서 그 기술과 지식을 제공하는 것입니다 당신은 당신의 기술을 키울 수 있어야합니다 다른 분야에서 일하기 위해서 분석 내에서 다양한 유형의 역할을 수행 할 수 있습니다 이를 위해 각 과정은면 대면 수업에 중점을 둡니다

데이터 분석 분야 전문가 우리는 당신에게 지식과 개념을 제공하고자합니다 이론과 필요한 다양한 조각들 컴퓨터 실습에 동참하십시오 그래서 때로는 컴퓨터 랩에 수업이있을 수 있습니다 랩톱 컴퓨터 가져 오기 요청되는 다른 클래스 테이블 연습 활동을 완료합니다

이러한 특정 실습 활동에서, 우리는 당신이 강사를 적용하기를 원합니다 수업에 방금 발표했다 특정 도구 또는 소프트웨어 사용 데이터 프로젝트 유형에 적용 가능 당신이 일하고있는 그 특별한 기술을 배우는 것 고용주가 찾고있는 비판적 사고 우리의 강사는 프로그램의 핵심입니다 그들이 가진 것처럼, 현장 전문가 다양한 산업 분야에서 일하고있다

그래서 그들은 실제 경험을 여러분에게 가져옵니다 다양한 기술과 지식을 제공 할 수 있어야합니다 사람들을 고용 할 때 그들이 찾고있는 것 전문가의 세계에서 볼 수 있습니다 그리고 그들이하고 싶은 것은 그들은 다른 조합으로 너에게 올거야 그들의 전문 기술을 연구 기술 및 때때로 사용하는 기술 데이터 분석 및 교육 경험 그들은 다른 사람들을 훈련시키고 다른 사람들에게 특정 분야

구성 요소를 결합하거나 섞기 위해서 데이터 분석, 데이터 과학, 빅 데이터, 예측 분석 그래서, 다시, 그들은 열쇠입니다 왜냐하면, 우리는 당신이 그 강사로부터 배울 수 있기를 바랍니다 그 실제 업계 특정 정보를 가지고 그들은 현장에 열정을 가지고 있기 때문에 중요합니다 그들은 당신의 학습을 돕기를 원합니다

기존 기술을 사용하거나 확장 할 때, 새로운 직업 경로를 찾는다 이 프로그램은 개인을 위해 설계되었습니다 대학 학위 또는 대학 졸업장 여기에 나열된 일부 프로그램 영역에서 첫 번째 총알에 그래서, 컴퓨터 과학, 기술 배경, 수학, 통계, 건강, 비즈니스 또는 엔지니어링을 포함합니다 그것은 우리가 부르는 것입니다, 포스트 학위 또는 디플로마 프로그램, 이미 가지고있는 요구 사항이 있음을 의미합니다

시작하기 전에 기초 기술을 습득하십시오 또한 특정 기술 경험을 가진 개인 일부 분석 경험이나 연구 또는 작업 종종 프로그램에 적용됩니다 프로그램의 과정은 현재를 보입니다 관련 분야의 지식과 기술 데이터 과학, 데이터 분석 및 빅 데이터 해당 영역이 어떻게 관련되어 있는지 보여주기 위해 사용될 수있는 다른 도구를 제시하는 것 당신이 당신을 적용 할 때, 미안, 당신의 지식 기술을 적용 할 때 따라서 프로그램에 관심이있는 개인 새로운 경력 경로를 찾는 사람들을 포함 시키십시오

새로운 직업 역할을 가진 개인 그들은 몇 가지 것을 스스로 배웠습니다 이제 그들은 더 구조화 된 프로그램을 원합니다 그 기술을 축적하고, 그들은 새로운 직위를 신청하려고합니다 조직 내에서 또는 그들이 다른 유형의 일자리로 조직을 옮길 수있다 분석에있어 이러한 기술을 확장하고 싶습니다

다시, 데이터 분석 분야가 발견됩니다 수많은 비즈니스 및 산업 분야에서 그것은 거의 모든면에서 거의 감동을줍니다 비즈니스 및 다양한 유형의 역할 많은 기회를 제공하는 경력을 쌓는 사람 또는 다른 성장 기회 부문 내에서 그리고 나는 마지막 탄환에 몇 가지를 나열했습니다 슬라이드에서,하지만 다시, 당신이 하나를 나열하자 마자, 다가올 뭔가가있다 물류 및 운송 또한 거대합니다

그러나 다른 지역의 톤 그러한 영향이 어떻게 나타나는지 보여주는 연구 이 특정 분야는 비즈니스에있을 수 있습니다 및 다른 산업 따라서 프로그램 페이지를 항상 확인하십시오 우리 웹 사이트에 그리고 우리는 '나를위한이 프로그램인가?'라는 섹션을 가지고 있습니다 고려해야 할 몇 가지 질문을 제공해 드렸듯이 생각하고 있다면 몇 가지 리소스와 함께 이 특별한 프로그램

특히 그것이 당신이보고있는 새로운 영역이라면 시작하기 만하면됩니다 평생 교육은 또한 입문 과정 및 기초 과정 분석 프로그램의 기초로 이들은 찾고있는 사람들을 위해 고안된 것입니다 데이터 분석에 들어가기 또는 이전 학습 중 일부를 새로 고침 그들이 큰 데이터 프로그램을 시작하기 전에 따라서 특정 지역에서 가장 인기있는 코스 통계의 기초를보고있다 또는 상쾌한 통계 교육 몇 년 전에 공부했을지도 모르는 그것들은 학생들에게 도움이되는 것처럼 보입니다

그들이 큰 데이터 프로그램에 뛰어 들기 전에 나는 그 과정들을위한 프로그램 미리보기를하고있다 데이터 분석의 기초 다음주에 예정되어 있습니다 그래서 3 월 5 일, 그래서 당신이 더 많은 것을 배우고 싶다면 그 특정 코스와 우리가 제공하는 것들, 그 분야를 토대로 그 기초 기술을 쌓아 갈 것입니다 더 많은 것들에 대해 몇 가지 다른 이야기를 나누십시오

비즈니스 분석 제발, 비즈니스 인텔리전스, 미안 해당 웹 세미나에 체크인하여 가입하십시오 항상 확실한 특징과 이점이 있습니다 계속 교육 프로그램에 가입하십시오 파트 타임 프로그램의 이점, 프로그램 오퍼링, 학업 프로그램을 마칠 수있는 능력이 필요합니다

네가 일하는 동안, 그 프로그램을 파트 타임으로 완료하는 것입니다 따라서 작고 전문적인 목표를 달성하십시오 그리고 요구와 일정 프로그램의 우리의 주요 특징, 다시 한 번 현장에서의 그 배경과 경험 그게 핵심이야 동료들과 많은 공동 작업 이러한 네트워킹 기회를 기반으로 당신이 현장에서 일하기 시작할 때

다시 말하지만, 항상 직접 적용에 초점을 맞 춥니 다 강사가 여러분을 안내합니다 그리고 다시, 프로그램의 마지막 과정 에 기반한 관석 프로젝트를 완료하는 것입니다 나만의 프로젝트 또는 우리가 얻을 수있는 프로젝트 업계 또는 일부 멘토로부터 특정 정보로 이동하려면 코스, 각 과정은 3 학점 학점 학점 McMaster 내에서 코스는 저녁과 주말에도 예정되어 있습니다

충분한 시간을 확보하기 위해 당신이 배운 것을 적용하기 위해서, 강사가 수업 시간에 수업을 용이하게합니다 그런 다음 강의 조각처럼 보일 수 있습니다 귀하가 완료 할 때까지 완료 한 활동 주제 발표, 그런 다음 모든 수업에 실험실 세션이 있습니다 당신이 적용하고 연습 할 수 있도록 포함되어 있습니다 자료와

예산을 세워야한다고 제안합니다 일주일에 약 4-6 시간 그래서, 그것은 약간의 연습 활동을 포함 할 것입니다, 어쩌면 숙제를하고, 일부 추가 또는 더 큰 과제, 몇 가지 퀴즈를 위해 공부했습니다 그리고 그것은 당신이 좋은 견적을 얻는 것을 돕는 것입니다 시간 계획하기

그래서 수업은 항상 여기에 배달됩니다 McMaster 평생 교육 사이트에서, 다운 타운 해밀턴 일주일의 저녁 수업은 7-10 시까 지입니다 우리는 토요일, 일요일, 오전 또는 오후 각 반은 총 3 시간입니다 여기에 나와있는 6 개의 과정이 있습니다

인증서를 받으려면 6 개 과정 모두 완료해야합니다 첫 번째는 데이터 분석 및 모델링 클래스이며, 코드 DDA101은 나머지 코스 모두에 필요합니다 그리고 우리는 당신을 제공합니다 또는 어떤 과목에 대한 도움을 줄 수 있습니까? 당신은 프로그램을 진행하면서 완료 할 수 있습니다 다시 말하지만, 한 학기에 여러 과목을들을 수 있습니다

흔히 많은 학생들이 데이터 관리 과정을 통해 데이터 분석 및 모델링 그런 다음 큰 데이터 분석과 예측 모델링 및 데이터 분석 그리고 나서, 몇몇은 큰 데이터 프로그래밍을합니다 동시에 관석 큰 데이터 프로그램을 먼저 결정하십시오 관석 코스를 진행하십시오

각 코스는 약 $ 1000입니다 따라서 봄 학기에는 약 1,042 달러가됩니다 몇 가지 새로운 파트 타임 수수료에 조금 씁니다 따라서 웹 사이트도 확인하십시오 모든 일정과 최신 일정을 나열합니다

봄, 업데이트 된 일정 그리고 다른, 요금은 웹 사이트에 게시됩니다 따라서 일정 변경 사항을 찾는 것이 항상 도움이됩니다 어떤 기간에 제공되고 있는지, 다시 수수료에 포함될 내용 우리는 여분의 교과서를 구입할 것을 요구하지 않습니다 우리는 당신을 위해 모든 온라인 자원을 사용하려고 노력합니다

프로그램을 돕기 위해 다시 말하지만, 프로그램의 디자인은 각 과목을 수강하는 것입니다 서로에서 하나를 쌓고, 그러나 다시, 당신은 두 가지를 조합하여 취할 수 있습니다 또는 한 번에 하나씩 수행하십시오 귀하의 일정에 맞는 것 경험이있는 사람들이 있을지 모릅니다

데이터 분석 분야에서 일하고있다 또는 몇 가지 중요한 과거 연구를 수행했습니다 이 특정 지역 그리고 당신은 단지 하나 또는 두 개의 과정에 흥미가있을 수 있습니다 귀하의 특정 학습 요구를 채우기위한 프로그램의 따라서이 경우 프로그램에 계속 적용해야합니다 당신의 편지에 나타냅니다

한 클래스 또는 두 클래스에만 등록하고자하는 그리고 나서 우리는 당신에게 직접 연락 할 수 있습니다 당신의 최선의 선택이 무엇인지에 대해서 학업을 시작하는 신청 절차가 있습니다 큰 데이터 프로그램에서 제가 언급했듯이, 이것은 포스트 학위 디플로마 프로그램입니다

그래서 학문적 요구 사항이 있습니다 또는 대학 또는 대학에서의 경험이 필요합니다 수학과 관련있는 교과 과정이 있어야합니다 학업 및 통계와 함께, 귀하의 학업 프로그램에서 프로그램에 참여하는 대부분의 사람들, 대다수는 수학에 온다

컴퓨터 과학, 과학, 공학, 또는 사업은 종종, 그것들은 사람들이 학부 또는 대학 프로그램에서 온다 관련 전문 경험 학업 프로그램이 없을 경우, 하지만 당신은 일을 끝냈습니다 너는 일종의 뛰어 들었고 너는 그 길을 따라 배웠다 그러면 우리는 약 3 년 동안을보고있을 것입니다

현장에서의 전문적인 경험 데이터 분석 또는 관련 분야 또는 귀하의 신청서가 성숙한 학생으로 간주 될 수 있습니다 여기에 대한 우리의 청중의 일부인 의미 평생 교육 그래서, 그건 당신이 프로그램에 적용된다는 것을 의미합니다 보고 싶은 프로그램 관리자에게 문의하십시오 성숙한 학생으로 자격을 얻으려면 그래서, 그 사람은 종종 학업 학위 또는 졸업 증서, 그러나 관련 전문가 또는 다른 경험이있다

그 (것)들은 안으로 뛰어 오르고 시작할 수 있습니다 프로그램 특별한 경우라면 자유롭게 생각해주세요 우리에게 다가 가기 우리는 당신의 경험을 토대로 토론을 가질 수 있습니다 이것이 당신에게 딱 맞는 지보기 위해서

따라서 프로그램의 학습자가 성공하는 데 필요한 기본 기능을 갖추고 있어야하며, 우리 모두가 성공할 수 있기를 바랍니다 프로그램에서 프로그램에 지원하는 것이 좋습니다 당신은 몇 가지 전제 지식과 기술을 가지고있다 또는 특정 지역의 코스를 마쳤습니다

다시 말하지만, 제가 언급했듯이 수학 및 통계 지식 및 기술, 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 지식, 예를 들어 자바 및 / 또는 스크립팅 언어와 같습니다 R과 Python은 우리가 가장 많이 사용하는 것들입니다 프로그램에서 그래서, 당신은 정말로 그것들을 사용하여 약간의 경험을 가져야합니다 우리가 도울 수있는 많은 무료 코스가 있습니다

일부 온라인 리소스, 하지만 내 말은, 당신은 그 사람들이 수색을하고있는 것을 발견 할 수 있습니다 일부를 프라이머로 사용할 준비가 되셨나요? 코스를 시작하기 전에 컴퓨터 프로그램에 대한 높은 숙련도 응용 프로그램, 영어 요구 사항 우리는 단지 당신에게 묻습니다 영어가 모국어가 아닌 경우, 웹 사이트와 링크를 체크 아웃 필요한 최소한의 표준에 대해서만 프로그램을 시작하십시오 그런 다음 설명 목록도 있습니다 필요한 경우 또는 귀하에게 해당되는 경우 당신의 배경과 경험에 따라

따라서이 모든 정보는 평가 될 것입니다 학업 성적에 따라, 이력서, 귀하의 서신 귀하가 귀하의 신청서에 포함 시키십시오 명확하지 않은 것이 있거나 질문이있는 경우 당신의 배경과 기술에 대해서, 우리는 당신에게 직접 연락을하고 당신에게 묻습니다 우리를 위해 몇 가지 세부 사항을 제공합니다 다시 말하지만, 목표는 항상 우리가 원하기 때문입니다

프로그램 시작 누군가, 우리는 당신이 성공하기를 바랍니다 우리는 당신이 처음부터 바로 길을 잃지 않기를 바랍니다 그래서 이것이 신청 절차가있는 이유입니다 그래서 우리는 당신을 어떤 지원이나 당신이 준비가되어 있지 않은 다른 코스들 처음부터 시작할 준비가되었습니다 하지만 그만 두지 마라

신청할 때까지 당신은 모른다 우리는 최선을 다해 당신을 도울 수 있습니다 그럼, 어떻게 시작 하시겠습니까? 그래서, 우리는 응용 프로그램을 수락하고 있습니다 봄 학기에 시작합니다 그리고 봄 학기는 5 월 초에 시작됩니다

따라서, 신청하려면 반드시 복사본을 제출해야합니다 가장 최근의 성적 증명서, 업데이트 된 이력서, 관심이있는 이유를 나타내는 편지 이 특별한 프로그램에서, 당신의 목표는 무엇일까요? 이 특별한 프로그램에서 나가고 싶은 것 신청서는 다시 검토되어 너는 그 전제 지식과 기술을 가지고있다 그리고 프로그램을 시작하는 경험 그렇지 않다면 다시 대화가 있습니다

당신이 시작할 준비를하는 데 도움이됩니다 다음을 통해 애플리케이션에 액세스 할 수 있습니다 온라인 신청 시스템 우리 웹 사이트에있는 그것은 mcmastercceca입니다 빅 데이터 프로그램의 페이지로 이동하십시오

입학 관련 세부 사항 및 신청 방법 애플리케이션 포털에 대한 링크가 있습니다 신청서를 성공적으로 제출하면 지불 영수증을 이메일로 보내드립니다 신청서를 확인하는 두 번째 이메일 McMaster 평생 교육에 의해 받았다 신청을하고받지 못한 경우 확인 이메일로 귀하의 이메일을 확인하십시오 스팸 메일 폴더 또는 스팸 폴더 그 지역에서 끝났기 때문에 그렇지 않다면 저희에게 연락하십시오

언제든지 응용 프로그램 포털에 로그인 할 수 있습니다 당신의 신청서가 있는지 체크 아웃 제출 된 것으로 표시됩니다 그래서 당신은 그것이 끝났다는 것을 알게됩니다 모든 것이 좋은 것입니다 언제나 그렇듯이, 귀하의 신청서, 우리의 이메일로 연락 주시기 바랍니다

bigdata@mcmasterca입니다 도움이 필요한 분들의 경우, 또는 가이드에 대한 간단한 미리보기, 우리는 링크가 있고 이것이 포함될 것입니다 귀하의 웨비나에서도 웹 사이트에서도 찾을 수 있습니다 작년에 만든 동영상 가이드 일뿐입니다

우리는 사람들을 도울 수있는 웹 세미나를했습니다 신청 과정을 통해 신청서를 시작한 개인에게만, 그들이 따라갈 수있는 일종의 해당 앱 프로세스를 시작합니다 또는 신청서가 진행 중입니다 그리고 그들은 돌아가서 그것을 검토하기를 원했다 몇 가지 사항을 수정하십시오

그것이 바로 그 특별한 가이드입니다 그래서, 우리 웹 사이트에서 이용 가능합니다 당신은 그것을 확인할 수 있습니다, 하지만 다시 신청서를 제출하면 제출할 수 있습니다 봄 학기에 프로그램을 시작하십시오 다시 한번 웹 사이트를 방문하십시오

bigdata@mcmasterca에서 우리에게 줄을주십시오 특별한 질문이 있으시면 다시 참석해 주셔서 감사합니다 웹 세미나가 링크로 전송됩니다 몇 개의 링크를 추가 할 수 있는지 알 수 있습니다

다른 사람들에게 그 다른 웨비나도 그게 당신에게 흥미가 있다면 그렇게 등록 할 수 있습니다 또는 당신은 우리의 웹 페이지를 방문하십시오 그래서 우리 세션에 참석해 주셔서 다시 한번 감사드립니다 귀하의 신청서를 볼 수 있기를 기대합니다 나는 너를 프로그램에서 보길 고대한다

5 월 초에 고맙습니다

Demand Prediction: Big Data and Predictive Analytics

[음악 재생] 미래를 예측할 수 있다면 어떨까요? 예를 들어, 스마트 폰 또는 가용성에 대한 수요 예측 병원 침대에서? 호텔 객실의 가용성? 정확한 수요 예측 변환 기업을위한 큰 돈 이는 산업 전반에 걸쳐 공통적 인 과제입니다

자전거 수요 예측을 선택합시다 예제 사용 사례 자전거 공유 회사는 수천 각 도시에 걸쳐 자전거와 100 대의 자전거 역이 있습니다 각 역에는 주차 용 부두가 고정되어 있으며, 언제든지 사용할 수있는 다양한 자전거를 제공합니다 실시간 대시 보드는 문제를 보여 주며, 문제를 해결하기에는 너무 늦고 비싸다

자전거를 다시 균형을 잡아서 자전거 회사 만이 역당 수요를 예측할 수 있다면 시간당 오늘의 데모에서 우리는 적용을 통해 이것이 어떻게 해결 될 수 있는지 큰 데이터 및 예측 분석 먼저, 데이터를 살펴 보겠습니다 여기에는 역사적인 자전거 사용 가능 정보가 있습니다

기상 조건과 통합 된 각 역에서 15 분 간격으로 이 데이터는 Autonomous Data Warehouse에 저장됩니다 예를 들어, SQL Developer를 인터페이스로 사용합니다 데이터에 액세스합니다 다음으로, 얼마나 쉬운 지 보여 드리겠습니다 기계 학습 모델을 만드는 것입니다

작성없이 Oracle Analytic Cloud를 사용하여 한 줄의 코드 가장 먼저해야 할 일은 Oracle Analytic 클라우드의 인스턴스를 Autonomous Data Warehouse에 추가 예를 들어 모든 데이터 업로드 우리가 보유한 파일을 오라클 분석 클라우드 예 데이터가 업로드되면 기계 학습을 생성 할 수 있습니다 모델을 만듭니다 먼저, 우리가 원하는 데이터를 선택해야합니다

우리 모델을 훈련하는 데 사용합니다 그런 다음 열의 하위 집합을 선택해야합니다 실제로 사용하려는 데이터 테이블 내에서 우리 모델을 훈련하기 위해서 여기서 우리는 테이블의 모든 열을 사용하고자합니다 그래서 우리는 모든 컬럼을 선택합니다

다음 단계는 기계 학습 알고리즘의 클래스를 선택하는 것입니다 우리가 우리의 특정한 문제를 해결하기 위해 사용하기를 원하는 것입니다 이 경우, 우리는 수치 예측 모델을 훈련시키고 자합니다 그래서 우리는 그 클래스 내에서 알고리즘을 선택해야합니다 보시다시피 네 가지 기계 학습 기능이 있습니다

Oracle Analytic Cloud에 내장 된 알고리즘 이제 선형 회귀 모형을 사용해 봅시다 우리가 순서대로 지정할 필요가있는 유일한 변수 완전한 선형 회귀 모델을 가짐 모델이 예측하기를 원하는 대상 열입니다 이 경우 사용 가능한 자전거 수를 예측하려고합니다 매 시간마다 각 역에서

그래서 우리는 사용할 수있는 자전거를 선택해야합니다 테이블의 열 보시다시피, 모든 다른 변수들 기본적으로 또는 시스템 내에서 설정되며, 우리는 그것들을 변경할 필요가 없습니다 우리는 기계 학습 모델과 데이터를 저장하기 만하면됩니다 그것을 실행할 수 있기 위해서 흐름

모델이 저장되면 데이터 흐름을 실행할 수 있습니다 당신이 제공 한 데이터 세트에 그것을 훈련시키기 위해서 우리는 4 가지 기계 학습 모델을 만들 수 있습니다 각각의 기존 알고리즘을 사용하여 모든 모델을 만들고 교육 한 후에, r 개의 정사각형 메트릭을 기반으로 이들을 비교할 수 있습니다 어떤 모델이 우리의 문제에 가장 잘 맞는지 찾아야합니다

여기서 볼 수 있듯이 선형 회귀 모델 우리의 문제를 가장 잘 해결하고 우리에게 준다 우리가 시도하는 네 가지 알고리즘 중 최고의 정밀도 좋아요, 잘 됐네요 하지만이 모델을보다 정확하게 만들고 싶다고합시다 내 구체적인 문제에 맞게 조정하고 싶습니다

오히려 전체 데이터에 대해이를 교육하려고합니다 데이터의 일부분보다 이를 위해 Oracle Machine Learning을 사용할 것입니다 도구 또는 OMO를 짧게 빌드하고 빌드하십시오 PL SQL을 작성하여 동일한 선형 회귀 모델 암호 Oracle Machine Learning 도구는 Autonomous 내의 도구입니다

데이터에 액세스하고 적용 할 수있는 데이터웨어 하우스 데이터베이스 내에서 기계 학습 모델 우리는이 모든 결과를 동일한 Autonomous Data 웨어 하우스 인스턴스를 생성하고 Oracle Analytic 이러한 데이터를 시각화하기위한 클라우드 이 결과를 살펴 보겠습니다 첫 번째 그래프 내가 보여준 것은 우리 모델을 검증 한 결과입니다 및 데이터의 유효성 검사 부분

여기에서 파란색 막대는 실제 숫자를 나타냅니다 이 특정 위치에서 매 시간마다 사용할 수있는 자전거 중 초록색 선은 사용 가능한 자전거 수를 나타냅니다 동일한 역에서 같은 시간에 우리 모델에 의해 예측된다 여기서 볼 수 있듯이 초록색 선은 파란 막대의 추세를 따른다 우리 모델이 예측할 수 있음을 의미합니다

사용 가능한 자전거의 수는 매우 정확합니다 그래서 우리는 우리 모델의 예측을 신뢰할 수 있습니다 예측 된 숫자를 보자 같은 역에서 사용할 수있는 자전거들 미래의 날짜에 매 시간마다 이 그래프에서 각 막대는 사용 가능한 자전거 수를 나타냅니다

미래의 날짜에 대한 우리의 모델에 의해 예측 같은 역에서 매 시간마다 여기에서 볼 수 있듯이 오전 10 시부 터 11 시경, 이 특정 역에는 자전거가 부족합니다 이 정보는 기획팀을 도울 수 있습니다 미리 균형 조정을 계획하다 이러한 상황을 방지하기 위해 실시간 기계 학습을 적용하여 데이터에서 통찰력 유도 반복적 인 과정입니다

OAC에 내장 된 ML 기능으로 코드를 작성하지 않고 모델을 반복합니다 이 도구는 코드를 작성합니다 자기 주도, 초고속, 고 가용성으로이 작업 수행 컴퓨터 학습 기능이 내장 된 클라우드의 데이터베이스 전체 프로세스를 최적화합니다 수년이 걸릴 수있는 이와 같은 프로젝트는 일주일이나 한 달 안에 끝날 수 있습니다 ML 활용을 통한 구축, 훈련 및 운영 알고리즘은 전체 데이터에서 병렬로 실행됩니다

시간 낭비없이 데이터를 추출 할 수 있습니다 더 큰 데이터 세트로 인해 더 나은 정밀도, 마지막으로, 연속적이고 능동적 인 과정 새로운 데이터 스트림으로 모델을 구체화합니다 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다 클라우드 서비스를 사용해 볼 수 있습니다 링크를 사용하여 무료로

[음악 재생]

Industrial Big Data Analytics Using Splunk

안녕하세요 여러분, 저는 Kudzai이고 오늘 저는 여러분에게 아주 잘 보여줄 것입니다 흥미로운 개념으로, 산업용 데이터를 Splunk에서 사용할 수 있도록하는 방법입니다

이제 Splunk는 매우 강력한 Big Data 플랫폼으로 추출 할 수 있습니다 구조화되지 않은 산업 데이터에 대한 통찰력 그래서 저는 여기 Groov Epic 컨트롤러와 온도 센서를 가지고 있습니다 연결되어 있습니다 나는이 센서 데이터를 노드 레드를 사용하여 Splunk로 전송할 것입니다

Groov Epic 컨트롤러에서도 실행됩니다 기본적으로 Splunk는 큰 데이터를 수집하고 색인을 생성 할 수있는 소프트웨어 플랫폼 마치 웹을 검색하는 것처럼 데이터를 검색 할 수 있습니다 그래서 이것이 패턴을 식별하는 매우 유연한 방법이라고 상상할 수 있습니다 추세 분석 따라서 Splunk는 전제 조건으로 로컬에 설치할 수 있습니다

선택적으로 클라우드 호스팅 버전을 사용할 수 있습니다 물론 요구 사항 이 데모에서 우리가 할 일은 다음과 같습니다 프로그래머블 컨트롤러의 데이터를 Splunk 인스턴스로 보내십시오 내 컴퓨터에서 실행 중입니다

자, 어떻게 실제로 Splunk에 데이터를 가져 옵니까? 많이있다 방법은 있지만, 우리의 경우에는 Splunk의 HTTP Event Collector 그렇지 않으면 HEC로 알려져 있습니다 그래서, HEC는 우리 컨트롤러를 통해 데이터를 내 PC의 HTTP를 Splunk 인스턴스로 직접 가져옴 HEC는 여러 가지 방법으로 구현 될 수 있습니다 SDK를 비롯한 여러 가지 방법이 있지만 노드 – 레드와 같은 강력한 도구가 처분, 우리는 그것을 활용하여 HEC를위한 플랫폼으로 사용하려고합니다 컨트롤러 데이터를 수집하여 Splunk에 수집합니다

하지만 우선, 열어 보겠습니다 우리의 Splunk를 설정하고 HTTP 요청을 받도록 구성하십시오 당신 이제 저는 현재 컨트롤러에서 실행중인 노드 빨간색 편집기를 사용하고 있습니다 여기에 온도 센서 데이터를 읽는 노드 적색 흐름이 있고 HTTP POST 요청을 통해 Splunk로 전송합니다 여기 내 메시지는 기본적으로 온도 값과 ID를 포함하는 JSON 페이로드 장치

그런 다음 여기에 데이터를 지정하는 메시지에 헤더를 추가합니다 내가 보내는 인증 유형과 복사 한 인증 토큰을 제공하십시오 이전에 Splunk 구성에서 그리고이 노드에서 여기 있습니다 본질적으로 Splunk API에 HTTP POST 요청을 보내는 것이므로이 흐름을 배포하면

메시지가 성공적으로 전송됩니다 이제 Splunk로 돌아갑니다 내가 언급 한 바와 같이 이전에 Splunk의 핵심은 그러한 프로세싱 언어라는 것입니다

검색 인터페이스로 이동하십시오 자, 이제 우리는 실제로 온도를 볼 수 있습니다 데이터가 이벤트로 제공됩니다 기본 검색은 다음과 같이 보입니다 따라서이 검색 쿼리는 HTTP 이벤트 수집기의 이벤트를 반환합니다

우리는 이것을 'controllerdatastream'이라고 불렀다 데이터를 필터링 할 수 있습니다 이 시간 선택기는 여기에서 사용하십시오 그런 다음 검색 바에 필터를 추가하여 온도가 17도 미만인 이벤트 5도 섭씨 그런 다음 데이터에서 타임 차트를 만들 수도 있습니다

가능한 한 또한 인터페이스가 자동 제안을 가지고 참조하십시오, 정말 멋지 네요 그리고 우리 또한 키워드에 대해 텍스트를 강조 표시합니다 그리고 나서 나는 시각화 할 수 있습니다 데이터 그래서, 분명히 여기에 계속할만한 많은 데이터가 없지만 요점은 당신입니다

데이터가 없으므로 Splunk을 사용하여 모든 종류의 데이터를 검색 할 수 있습니다 구조가 있어야합니다 구조는 실제로 검색 할 때 생성됩니다 데이터를 통해 대시 보드, 경고 및 보고서를 만들 수 있습니다

그리고 너 또한 예측을 위해 Machine Learning Toolkit과 같은 앱을 추가 할 수 있습니다 유지 좋아요 그러면이 동영상의 끝까지 안내 할 수 있습니다 그럼 네가 가진다면 이 비디오에 대한 어떤 생각이라도 코멘트에 대해 듣고 싶습니다

섹션을 참조하십시오 이 동영상이 유용하다고 생각되면 동영상을 공유하십시오 사이

Azure Essentials: Data analytics

Azure Essentials에 오신 것을 환영합니다 다음 몇 분 안에, Azure에서 서비스를 살펴 보겠습니다

데이터 분석을 돕기 위해, 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에 걸쳐 Azure는 일반적으로 일하는지 여부를 알려줍니다 구조화 된 표 형식의 데이터, 너가 큰 것 이상의 이유를 찾고 있다면 또는 복잡한 구조화되지 않은 큰 데이터 장치, 서비스 및 응용 프로그램에서 발생합니다 더 정교한 레벨 처리 및 스케일링이 필요합니다 기존의 데이터웨어 하우징을 뛰어 넘습니다 Azure는 포괄적 인 서비스 집합을 가지고 있으며, 거의 모든 유형의 저울에 대한 데이터 저장 및 분석, 스패닝 테이블, 파일, 스트리밍 및 기타 데이터 유형

Azure 플랫폼은 도구를 제공합니다 데이터 분석 라이프 사이클 전반에 걸쳐 이렇게하면 데이터를 Azure로 가져올 수 있습니다 일괄 처리를위한 강력한 서비스 사용 또는 실시간 섭취 이벤트 캡처 가능 기기 및 서비스에서 생성 되었기 때문입니다 체계적 또는 비정형 데이터를 전 세계에 저장하십시오 사실상 무제한 적으로 데이터 및 데이터 저장소 교육 및 준비 통찰력을 이끌어 내고 예측 적 데이터에 관한 규범 적 모델 기계 학습 및 심층 학습 기술을 사용합니다

또한 이러한 기능을 확장 할 수 있습니다 스트리밍 또는 로그 데이터의 실시간 처리 인공 지능 또는 인공 지능을 활용할 수도 있습니다 기계 학습 및인지 서비스 제공 자동화 된 기계 분석 마지막으로 분석 된 데이터를 제공하고 게시 할 수 있습니다 운영 또는 분석 저장소로 부분 보고서 및 대시 보드로 시각화 할 수 있습니다

앱에서 이러한 데이터를 직접 안전하게 사용할 수 있습니다 성과 요구를 충족시키는 동안 이러한 서비스를 살펴 보겠습니다 조금 더 자세하게? 데이터 분석의 첫 번째 단계 여러 소스의 서로 다른 데이터 세트 연결 Azure로 섭취하십시오 귀하의 데이터는 귀하의 데이터 센터에서 발생할 수 있습니다 클라우드 서비스 또는 둘 모두에 적용됩니다 이제 데이터를 일괄 처리 할 경우, 데이터 팩토리가 기본 서비스이므로 당신이 사용하기를 원할 것입니다

이것은 섭취와 조정입니다 및 스케줄링 서비스 특정 이벤트가 발생할 때 어떤 일이 발생할지 결정합니다 분석에 사용할 엔진 데이터를 최적으로 처리합니다 정교한 데이터 파이프 라인을 만들 수 있습니다

데이터를 섭취 한 직후 처리 입력, 저장 최종 사용자가 사용할 수 있도록 앱을 활용할 수 있습니다 Azure에는 다른 데이터 이동 기능도 있습니다 방대한 일회성 업로드가있는 경우 Azure 가져 오기 / 내보내기 서비스를 사용하고 싶을 수도 있습니다 대규모 데이터 세트의 대량로드 관리 Azure BLOB 저장소 및 Azure 파일에 저장 드라이브를 Azure 데이터 센터에 보냄으로써 구조화 된 데이터의 경우 Azure 데이터 이전 서비스 온 프레미스 구조 데이터베이스에서 데이터 마이그레이션 그대로 유지 Azure에 직접 현재 응용 프로그램에 의해 활용되는 관계형 구조

Azure는 또한 실시간 데이터 스트림을 처리하기위한 엔진을 갖추고 있습니다 이제 이러한 엔진은 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다 빠른 속도로 당신에게 음식을 제공합니다 줄을 내려 Azure 이벤트 허브로 대규모 원격 측정 가능 내구성있는 버퍼링을 통한 이벤트 처리 수백만 개의 장치 및 이벤트로부터 낮은 지연 시간을 제공합니다

Azure IoT Hub는 원격 측정 데이터 서비스를 클라우드로 변환하는 장치입니다 상태를 추적하고 이해하는 방법 귀하의 기기와 자산을 그리고 만약 당신이 수행 할 커스텀 작업이 있다면 처리 엔진을 수평 확장하려고합니다 커스텀 로직, Azure는 또한 오픈 소스 Apache Kafka를 지원합니다 관리 된 하이 포트를 통한 HD 통찰력 실시간 데이터를위한 낮은 대기 시간 서비스 물론 Azure CLI를 사용할 수도 있습니다

또는 명령 행 인터페이스 프로그래밍 방식으로 타겟팅 및 가져 오기 여러 데이터 형식을 Azure로 변환합니다 개발자 인 경우 API는 Azure 소프트웨어 개발 키트 또는 SDK 사용 귀하의 데이터를 가져올 수 있습니다 이제 방금 설명한 모든 도구와 서비스 데이터를 Azure로 가져올 수있다 데이터를 섭취하는 방법을 계획 할 때, 당신은 또한 어디서 어떻게 계획 할 것입니다 데이터는 Azure에 저장됩니다

Azure Blob 저장소는 대규모 데이터 집합을 저장할 수 있습니다 그들의 구조 또는 그것의 부족에 관계없이 분석을 위해 준비하십시오 비디오, 이미지, 과학 데이터 세트 등이 포함됩니다 그리고 관리 서비스로서, 손잡이와 다이얼에 대해 걱정할 필요가 없습니다 그것은 단지 자신을 돌보아야합니다

이제 당신이 특히 까다 롭다면 분석 처리량 요구 사항, 또는 거대한 파일 크기가 있습니다 당신은 분석을 위해 최적화 될 필요가 있습니다 특수 대형 데이터 저장소가 필요합니다 Azure 데이터 호수 저장소는 이러한 목적에 부합 할 수 있습니다 모든 데이터를 분석 할 수 있습니다

구조화되고 구조화되지 않은 매우 높은 처리량으로, 일반적으로 분석 예외로 필요합니다 수 많은 파일을 저장할 수 있습니다 하나의 파일은 1 페타 바이트 크기로 커질 수 있습니다 이제 운영 및 트랜잭션 데이터 구조적 또는 관계형으로, Azure SQL DB를 사용할 수 있습니다 이것은 SQL Server와 유사하지만 Azure 서비스로 작동합니다

따라서 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다 호스트 인프라를 확장 할 수 있습니다 물론 기존 데이터베이스 응용 프로그램을 유지할 수 있습니다 및 호스팅 된 Windows를 모두 기반 가상 컴퓨터에 포함시킵니다 수년에 걸쳐 집계 된 분석 데이터의 경우, Azure SQL 데이터웨어 하우스 탄력있는 페타 바이트 규모의 서비스 제공 데이터를 동적으로 확장 할 수 있습니다

구내 또는 Azure에서 이제 SQL 기능이 없다 체계 또는 불가지론 자의 데이터를 가져 오는 경우, Azure Cosmos DB는 전 세계적으로 배포 된 턴키 (turnkey) SQL DB 서비스 없음, 그것은 당신이 keyvalue, 그래프, 문서 데이터를 사용할 수 있습니다 여러 가지 일관성 수준과 함께 앱 요구 사항을 충족시켜야합니다 무엇이 필요하든 Azure는 최적의 매장을 제공합니다 흥미롭게도이 모든 매장은 원활하게 통합됩니다

분석 엔진에 날짜의 출처로 제공합니다 Azure에 저장된 데이터로, 다양한 분석 옵션이 있습니다 데이터를 교육하고 준비하기 위해, 수퍼 확장 가능하고 관련된 접근법 전반에 걸쳐 데이터 엔지니어링 서버리스 (serverless) 인프라에서 자동화 된 기계 분석에 이르기까지 다양합니다 오픈 소스의 일부부터 시작하겠습니다 분석 기능

Azure Databricks는 최적화 된 도구입니다 Apache Spark 기반 분석 클러스터 서비스 스파크의 최고를 제공 협업 노트북 및 엔터프라이즈 기능을 제공합니다 Azure Active Directory와 통합됩니다 우리는 네이티브 커넥터도 제공합니다 다른 Azure 데이터 서비스를 가져올 수 있습니다

Azure Databricks는 Spark 기반 분석의 허브입니다 배치, 스트리밍 또는 기계 학습이든 상관 없습니다 또한 HD 통찰력을 얻었습니다 다양한 오픈 소스를위한 관리 클러스터 서비스 큰 데이터 분석 워크로드 청소, 큐 레이트, 처리를 도와줍니다

데이터 변환 머신 학습 워크로드를 확장 할 수 있습니다 HD 통찰력을 사용하여 수평 확장 클러스터를 만들 수 있습니다 Hadoop, Spark, Hive, Hbase, Store, 및 Microsoft R 서버 모니터하고 관리 할 필요없이 기본 인프라 스케일 아웃 계산 엔진 전통적인 SQL 인프라와 유사하게, 데이터 호수 분석은 실제로 개발되고 실행됩니다 대규모의 병렬 데이터 변환 U-SQL의 처리 프로그램 데이터로드에서 페타 바이트 이상의 데이터 친숙 함과 확장 성을 활용할 수도 있습니다

머신 학습 모델을 확장하는 U-SQL R 또는 Python에서, 엄청난 양의 데이터에 대처할 수 있습니다 가장 중요한 점은 서버가없는 환경입니다 따라서 컴퓨팅 리소스를 요청하고 활용하십시오 쿼리 단위로 대규모 클러스터 유지에 대해 걱정할 필요가 없습니다 스케일링 및 병렬 실행이 쉬워집니다

Azure는 실시간 데이터 스트림을 처리하기위한 엔진도 가지고 있습니다 실시간으로 기록 된 데이터를 분석합니다 장치, 센서 등에서 Azure 스트림 분석 기능 강력한 이벤트 처리 엔진 이벤트 허브와 함께 수백만 가지 이벤트를 섭취 할 수 있습니다 패턴을 찾고, 이상을 탐지하고, 전원 대시 보드 또는 이벤트 기반 작업 자동화 단순함과 친숙 함으로 실시간으로 실시간 스트림을 처리하기 위해 SQL과 유사한 언어를 사용합니다 Azure HD 통찰력 및 Azure Databricks 또한 스트리밍 기능을 활용할 수 있습니다

스케일 아웃 처리 엔진 내에서 Spark의 구조화 된 스트리밍과 같습니다 고급 분석을 위해, Azure 기계 학습 및 Microsoft 기계 학습 서버 인프라와 도구를 제공합니다 데이터 분석, 고품질 데이터 모델 작성, 기차 및 오케스트레이션 기계 학습 지능형 앱과 서비스를 개발할 때 이러한 도구 외에도, Azure Databricks와 같은 클러스터 기술 확장 Spark ML로 확장 가능한 기계 학습도 가능 및 깊은 학습 라이브러리 이 외에도, 우리는 첫 번째 레벨 인지 서비스라고하는 인공 지능 서비스 미리 구축 된 지능형 서비스 제공 시각, 말하기, 텍스트, 이해 및 해석을위한 것입니다

마지막으로, 일단 당신이 분석 할 수있게되면 이 데이터로부터 통찰력을 끌어 낸다 이 풍부한 데이터를 사용자에게 제공하고 싶습니다 Azure 내에서 최고의 목적지 이 모든 분석 된 데이터는 Azure SQL 데이터웨어 하우스입니다 이제 새로운 통찰력을 결합 할 수 있습니다 역사적 추세와 함께 타겟 된 대화를 유도하고 한 버전의 데이터를 유지함으로써 귀하의 조직을 위해

Azure SQL 데이터웨어 하우스는 지원할뿐만 아니라 분석 도구 및 서비스에 대한 완벽한 연결성 비즈니스 인텔리전스 도구와도 잘 통합됩니다 예를 들어, Azure 분석 서비스 및 Power BI 검색하고 공유 할 수있는 강력한 옵션을 제공합니다 추가 데이터 통찰력 분석 된 데이터에 통찰력이 포함 된 경우 당신의 최종 소비자에게 귀중한 것, 이것들은 운영 상점에 배치 될 수있다 Azure SQL DB 및 Azure Cosmos DB와 같은 웹 및 앱 경험 그 통찰력에 의해 보강 될 것입니다

데이터를 앱에 직접 연결할 수도 있습니다 개발자를위한 Azure 플랫폼 툴, Visual Studio, Azure 기계 학습 워크 벤치 포함 또는 사용자 정의 서버리스 앱 및 서비스 Azure 함수를 사용합니다 Azure를 사용하면 데이터가 소비됨을 보장 할 수 있습니다 의도 된 사용자와 그룹에 의해서만 Azure 액티브 디렉토리에 의해 안전하게 인증 네트워크 성능 SLA 및 개인 정보 보호 요구 사항 Azure ExpressRoute를 사용하여 만났습니다

데이터에 키를 저장할 수도 있습니다 일단 Azure 키 관리 서비스를 통해 클라우드에 있습니다 이제 Azure의 주요 서비스 개요로 데이터 분석 수명주기를 구성합니다 데이터 시각화에 관심이 있다면 기계 학습, 이 주제들은 더 자세히 다루어집니다 Azure Essentials에 대한 별도의 개요를 제공합니다

물론, 우리는 필수적으로 새로운 주제를 끊임없이 추가하고 있습니다 다시 확인해주세요 당신은 계속 학습 할 수 있습니다 우리의 실습 학습 시리즈가 링크에 표시되어 있습니다 지켜봐 줘서 고마워

Why Use R? – R Tidyverse Reporting and Analytics for Excel Users

R을 사용하는 이유는 무엇입니까? 첫 번째 R은 Excel에서 보통 1 시간 이상 소요되는 매우 빠른 스프레드 시트입니다 vlookups 및 sum ifs와 같은 항목으로 인해 R에서 초 미만으로 계산할 수 있습니다

속도와 관련이 있습니다 수용력입니다 Excel이 실제로 수천 개의 레코드 만 처리 할 수있는 곳에서는 R이 수백만 개를 처리 할 수 ​​있습니다 지금 기술적으로 Excel은 백만 행의 데이터를 처리 할 수 ​​있지만 계산 된 열을 데이터 세트에 추가하려고 시도한 적이 있다면 매우 빨리 알 수 있습니다 그건 사실이 아니야

이제 이것을 이해하십시오 데이터에 vlookup을 추가한다고 가정 해 보겠습니다 그리고 그것은 백만 행을 가졌습니다 수식을 한번 입력하면 100 만회 아래로 복사됩니다 이는 계산이 1 백만 번을 계산해야 함을 의미합니다

그런 다음 5 개의 열을 조회하면 5 백만 회의 계산이됩니다 당신이 공상에 빠지면 자동으로 일치 수식을 사용하여 열 이름을 찾습니다 실수로 매번 실행해야하는 계산을 1 천만 회로 두 배로 늘린 것입니다 스프레드 시트에서 사람들이 자주 복사 한 특수 값을 복사하는 이유를 만지십시오 R

이 모든 것은 하나의 계산입니다 위험을 줄이면 작업 내용을 동일하게 복제하고 자동화 할 수 있습니다 시각 이제 Excel에서 복사 및 붙여 넣기와 같은 것들을 포함하는 일련의 프로세스 노트가있는 경우 여기서 데이터 세트는이 수식을 삽입하는 새로운 열을 추가합니다 수식을 채우십시오

특별 값을 붙여 넣기 한 다음 수식 범위를 업데이트하여 모든 작업을 다시 수행하십시오 수동 프로세스를 도입하고 작업에 위험을 초래합니다 이제 약간의 VBA를 알고 있다면 잘 생각해 볼 수 있습니다 대신 실제로 이러한 프로세스를 자동화하고 있습니다 일반적으로 이러한 프로세스를 자동화하는 VBA 코드는 R에 비해 약 10 배 더 길습니다

이제 이것을 이해하십시오 R은 데이터와 직접 작동하도록 설계되었습니다 따라서 기본적으로 코드를 지정하는 한 줄의 코드 주위에 계산 된 열을 추가해야하는 경우 VBA에서 비즈니스 로직의 수식을 사용하면 수동으로 수행 할 모든 단계를 효과적으로 코딩 할 수 있습니다 Excel에서 완료 이것이 VBA가 쓰기 시간이 오래 걸리고 실행하는 데 더 오래 걸리는 이유입니다

항상 원래 데이터 세트로 돌아갈 수 있기 때문에 R에서는 위험 요소가 줄어 듭니다 모든 단계 당신이 가지고있는 프로세스는 스크립트의 일부입니다 즉, 로직을 변경하거나 업데이트하고 변경해야 할 경우 신속하게 만들 수 있습니다 몇 초 안에 원본 데이터에서 전체 스크립트를 변경하고 실행할 수 있습니다 시각화 및 대시 보드 R의 시각화는 탁월한 것보다 Tableau와 같은 제품에 훨씬 가깝습니다

Tableau와 같은 것 대신 R에서 시각화를 생성하는 또 다른 이점은 라이센스입니다 소송 비용 만약 당신이 그 일을 누군가에게 보내고 싶다면 당신은 Tableau에서 일하는 모든 공상을해야합니다 pdf 또는 이미지 파일과 같은 정적 형식으로 내 보냅니다 모든 대화 형 작업으로 작업을 보내려면 사용자가 Tableau를 가져야합니다

자신의 컴퓨터에 설치되어 있거나 시작할 수있는 Tableau 서버에서 라이센스를 구입해야합니다 정말 비싸고 당신의 일을 배포하는 것을 정말로 어렵게 만듭니다 당신이 원하면 R로 대화 형 시각화를 보내면 누군가의 것으로 열 수있는 HTML 파일로 보낼 수 있습니다 웹 브라우저 이렇게하면 보려는 의도대로 작업을 훨씬 쉽게 배포 할 수 있습니다 대시 보드의 경우 Excel에서 대시 보드를 동적으로 만드는 일반적인 방법은 슬라이서를 사용하는 것입니다

이제 다른 것들을 구현하기를 원한다면, 일반적으로 VBA를 사용하여 시작할 필요가 있습니다 조금 복잡해지며 호환성이 떨어집니다 이제 슬라이서의 문제점은 필터가 실제로 필터를 커버한다는 것입니다 그룹화 및 요약 및 계산을 즉각적으로 사용자 정의 할 수 있습니다 일반적으로 의미하는 것은 대부분의 Excel 대시 보드를 보면 일반적으로 매우 높은 수준이므로 필터를 적용 할 때도 충분히 포괄적입니다

대시 보드를 그룹 관리 팀에 제출할 때도 괜찮지 만 원하는 경우 대시 보드를 나머지 비즈니스에 배포하기 시작합니다 일반적으로 충분한 세분성이 없습니다 실제로 누구에게나 유용합니다 R에서는 가능한 한 그룹화 요약 및 계산을 쉽게 매개 변수화할 수 있습니다 저 필터들

협동 일반적으로 조직 전체에서 전자 메일로 보내진 Excel 파일을 찾을 수 있습니다 사람들은 변경 사항을 추가 할 것입니다 수식을 추가하면 여기저기서 물건을 바꿀 수 있습니다 발생 된 모든 변화를 재조정하고 조율하기가 어렵습니다

이것은 이론상 최악의 시나리오입니다 Excel에서 변경 사항을 추적하는 것이 더 좋습니다 SharePoint 사이트에서 작업을 공유하십시오 그러나 실제로 추적 된 변경 내용을 적용하고 SharePoint 사이트에 작업 내용을 저장하면 많은 작업을 수행 할 수 없게됩니다 Excel의 기능

또한 SharePoint 사이트에 파일을 올린 경우 실수로 사람들이 변경된 경험이있을 수 있습니다 파일을 가지고 있거나 파일에 들어가서 다른 사람을 잠그지 않아야하는 파일 R을 사용하면 R studio connect와 같은 서버에 작업을 게시 할 수 있습니다 사람들은 자신의 웹 브라우저를 통해 파일을 볼 수 있습니다 파일과 당신은 우연히 그것을 변경해서는 안되는 사람들에 대해 걱정할 필요가 없습니다

분석 팀은 GitHub와 같은 도구에서 변경 사항을 공유하고 추적 할 수 있습니다 GitHub는 파일간에 일어나는 모든 변경 사항을 추적합니다 이제 이와 같은 차이점이 Excel의 변경 사항을 추적했습니다 그것은 R 파일이 비즈니스 로직이있는 스크립트이기 때문입니다 변경 사항이있을 때 비즈니스 로직이 변경된 것을 볼 수 있습니다

이 강의는 Excel 사용자를위한 강의 및 분석 보고서였습니다 이 코스의 나머지 무료 강의는 내 채널을 구독하거나 아래 링크를 클릭하십시오 26 개가 넘는 강의가 포함 된 전체 과정의 재생 목록에 액세스합니다 다운로드 가능한 소스 코드 및 QA 아래 링크를 클릭하여 살펴보십시오 코스 내용에서 특별 할인 가격에 액세스하십시오

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Big Data Analytics on Amazon Web Services (AWS)

데이터를 혁신 엔진으로 변환 할 수 있습니다 AWS가 도움이 될 것입니다

증가하는 데이터 소스에 대한 이해 비즈니스, 고객 및 직원과 연결된 새로운 장치 빅 데이터를 우선 순위로 만든다 당신 같은 회사를 위해 매일 확장 가능한 데이터 서비스 액세스 최신 데이터 요구 사항의 최전방에서는 속도 최대 400 배 빠른 속도 로컬 솔루션에서 그 수 테라 바이트에서 헥사 바이트까지 AWS에 구현 된 데이터 레이크 다양한 데이터 소스의 정보 네이티브 형식으로 쉽게 이해할 수 있습니다 분석 할 데이터 준비하기 귀하의 데이터가 지속적으로 생성됩니다 수 백만 또는 수십억의 동시 발생 실시간으로 데이터를 이해하는 것이 필요합니다

지속적으로 수집 및 분석 AWS를 사용하면 모든 관리 서비스 세트를 쉽게 사용할 수 있습니다 컨셉부터 생산까지의 데이터를 실험해볼 수 있습니다 24 시간 이내에 가장 인기있는 대안 중 하나를 선택하거나 오픈 소스 도구 Apache Spark, Kafka 또는 Storm과 같은 실시간으로 강력한 분석 및 높은 성능 비율로 예측 분석을 한 발 앞서 수행 할 수 있습니다 AWS Analytics를 사용하여 유지 관리 최적화 실패하기 전에 비행기의 부품 교체하기 예측 분석을 통해 고객이 귀중한 정보를 발견 할 수 있습니다 귀하의 비즈니스에서 구현하십시오

치명적인 위험 분석은 몇 주가 아닌 몇 주간에 발생합니다 기업 데이터베이스에 대한 쿼리는 몇 시간이 아니라 몇 초 내에 발생합니다 실시간으로 비즈니스에서 일어나는 일의 비전을 통해 경쟁에서 1 단계 앞서갑니다 대용량 데이터 애플리케이션 구축 전에 없었던 혁신, 비용 절감 빅 데이터 활용 AWS 사용

Native Visual Analytics for Big Data

Arcadia Enterprises 최초의 원주민 Big 용 시각적 분석 플랫폼 데이터는 셀프 서비스 간 격차를 메워줍니다 데이터 시각화 및 고급 analytics 건축가 IT 팀은 선택한 플랫폼에서 유지할 수 있습니다

및 adolis는 세분화 된 깊은 통찰력을위한 원시 데이터 비디오는 세 가지 핵심 요소 인 전통과 차별화 된 Arcadia Enterprise 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 및 빅 데이터 솔루션 비즈니스는 유산에 의해 허물을 앓고있다 얼음 세 분석가가 될 필요한 세분화 된 세부 정보 빅 데이터 분석 및 건축가 보안에 불편한 타협을가한다 및 기타 우려 아케이드입니다 레거시 BI 스택 창 밖으로 X 사이의 구성 요소 관련 지연 제거 오류 및 오버 헤드 아카디아 기업은 귀하의 데이터 플랫폼에 데이터가 없습니다 운동 Arcadia Enterprise 활용 데이터 플랫폼의 기본 보안 병 및 상속 역할 기반 액세스 제어 관리를 줄이기 위해 엔진이 데이터 플랫폼 성능 내에서 실행됩니다 큰 데이터 스마트 가속 기능을 갖춘 비늘 보험 데이터에 빠르게 액세스 할 수 있습니다

빠른 분석을 통해 빠르게 분석 할 수 있습니다 수백 명의 사용자에게 아카디아 출신의 아카디아 엔터프라이즈 시각적 분석 및 데이터 검색 직접 큰 데이터 환경에서 다음을 기반으로 데이터 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다 비주얼 애널리틱스 큐브 없음 또는 데이터 마트가 직접 연결 구름과 다른 데이트를하는 사람 브라우저 내의 바로 지형 Arcadia 엔터프라이즈를 사용하면 세분화 된 데이터 직접 시각적 분석 애플리케이션을 신속하게 구축하십시오 익숙한 포인트 앤 클릭 인터페이스 끌어서 놓기 측정 항목 및 측정 기준 브라우저 탐색기에서 관계를 신속하게 파악하고 노출한다 극도로 세분화 된 세부 묘사가 필요없는 세부 사항 Arcadia Enterprises 비주얼 라이브러리 전통적인 시각화를 임베드 할 수 있습니다

막대 차트 및 원형 차트와 함께 대화 형 그래픽과 같은 현대 시각화 지도 네트워크 잔디 및 기타 결합 비주얼을 대시 보드로 가져와 직관적으로 만들 수 있습니다 워크 플로 기반 데이터 응용 프로그램 브랜드 준수 애플리케이션 여기 기업 표준에 내가 결합하고있어 뉴욕에 기반을 둔 여러 비주얼 City 택시 데이터를 애플리케이션으로 전송 상인이나 교통 수단에 유용 할 수 있습니다 회사는 그러한 응용 프로그램을 게시 할 수 있습니다 반복 분석 및 공유 통찰력 응용 프로그램으로 쉽게 필요한 세부 수준까지 예 :이 비주얼을 드릴 할 수 있습니다

인기있는 경로의 이해를 돕기 위해 요약 아카디아에 연결되어있다 엔터프라이즈는 큰 당신은 시각적으로 탐험 할 수있다 데이터를 빠르게 분석하고 드래곤 드롭 인터페이스로 쉽게 사용할 수 있습니다 고급 비주얼 및 응용 프로그램 빌드 수백 명의 사용자와 공유 할 수 있습니다 네이티브를 사용한 데이터 애플리케이션의 시대 비주얼 애널리틱스 가속화 Arcadia Enterprise를 사용한 데이터 통찰력 내부를 찾아라

Big Data Vs Data Science Vs Data Analytics | Data Science vs Machine Learning | Intellipaat

데이터 세계에 오신 것을 환영합니다 오늘날의 데이터는 그 어느 때보 다 빠르게 증가하고 있습니다

데이터와 같은 도메인의 기본 사항을 알아야합니다 과학, 빅 데이터 및 데이터 분석 그래서 대부분의 사람들은 실제로 이 용어들 사이에 혼란 스럽다 그래서 세션에서 저는이 구별에 대해서 이야기 할 것입니다 데이터 과학, 대용량 데이터 및 데이터 분석간에 무엇이 사용되고, 어디에서 사용되는 것입니다

전문가가되기위한 역할과 책임을 살펴볼 것입니다 현장에서 자신의 기술과 각 분야의 급여 전망과 함께 아마존의 사례를 통해 각자의 직무를 살펴볼 것입니다 그래서 이들의 기본 개념을 이해하는 것으로부터 시작하겠습니다 너무 큰 데이터는 거대합니다 구조화, 반 구조화 및 구조가 없으며 다양한 디지털을 통해 멀티 테라 바이트 단위로 생성됩니다

모바일, 인터넷, 소셜 미디어 등의 채널이 있으며 이러한 채널은 될 수 없습니다 전통적인 응용 프로그램을 사용하여 처리됩니다 이제 기존 기술과는 다른 Big Data는 RDBMS와 마찬가지로 대규모 데이터를 실제로 처리합니다 빠른 속도로 데이터를 저장할 수있는 기회를 제공합니다 다른 도구, 기술 및 방법론

지금 빅 데이터 솔루션 실제로 검색을 캡처, 저장 및 분석하는 기술을 제공합니다 통찰력과 관계를 쉽게 찾을 수있는 초 단위의 데이터 혁신 및 경쟁 게임 따라서 적절한 분석을 통해 큰 데이터를 사용할 수 있습니다 비즈니스 실패의 원인, 비용 절감, 시간 절약, 더 나은 의사 결정과 새로운 제품 창출 지식이있는 개인 빅 데이터는 빅 데이터 전문가 (Big Data Specialist)이므로 빅 데이터 전문가 (Big Data Specialist) Hadoop, Mapreduce, Spark, NO SQL 및 DB에 대한 전문 지식을 갖습니다

HBase, Cassandra 및 MongoDB 등의 도구를 사용하므로 데이터 과학은 실제로 큰 문제를 해결합니다 데이터를 추출하여 정보를 추출합니다 그래서 모든 것을 포용하고있는 분야입니다 로 시작하는 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 연관되어 있습니다 유용한 통찰력을 준비, 정리, 분석 및 유도하고 다시 수학, 통계, 지능형 데이터 캡처의 결합 프로그래밍 등 여러 가지 기술의 조합과 지식 축적이 가능한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 대량의 데이터를 처리하는 프로세스

그래서 처음에는 별개의 분야에서 데이터 세트를 수집 한 다음 그것을 컴파일하고 컴파일 한 후에 그들은 예측 분석을 적용한다 학습 및 정서 분석 결국 데이터 과학자들은 실제로 그것으로부터 유용한 정보를 추출하십시오 이제 데이터 과학자들은 비즈니스 뷰를 제공하고 정확한 예측 및 요금을 제공합니다 미래의 손실로부터 사업자를 보호합니다

따라서 데이터 과학자들은 전문 지식, 통계, 물류 및 선형 회귀 분석 다른 수학적 기법들 사이의 미분 적분 및 미적분학 이제 너 R, Python, Sas, SQL, Tableau 등의 도구를 사용할 수도 있습니다 그래서 우리 중 대부분은 데이터 과학과 데이터 분석이 유사하다는 의견 경우 그렇습니다

그들은 실제로 몇 분의 순간에 차이가 있습니다 깊은 집중을 통해 알려졌다 이제 데이터 분석이 기본 수준입니다 데이터 과학은 데이터 활용도를 높이기 위해이를 알아야합니다 분석 된 데이터의 패턴을 발견하기위한 광업 및 기술 및 도구 세트

그래서 여기에 우리는 실제로 역사적인 데이터를 조사하고 있습니다 완전히 현대적인 관점과 더 나은 방법론 적용 해결책 이제이 데이터 분석뿐만 아니라 데이터 분석도 회사가 이용할 수있는 다가오는 기회 그래서 데이터 과학은 실제로 전략적 및 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 분석을 활용합니다 그래서 여기 데이터 분석가가 중요한 역할을합니다

그래서 그는 R을 말하자 통계 계산, 데이터 마이닝 기술, 데이터 시각화 파이썬 프로그래밍 이제 우리는 각각의 응용 프로그램 중 일부를 살펴 봅니다 그래서 소매업 분야에서는 소매업에 큰 데이터를 사용하고 경쟁력을 유지하라 여기에서 중요한 열쇠는 이해하고 해결하는 것입니다

고객이 더 좋습니다 따라서 이것은 실제로 모든 고객 트랜잭션의 데이터와 같은 다른 데이터 소스, 웹 잠금 로열티 프로그램 데이터, 소셜 미디어 데이터 등이 있으며 쉽게 수행 할 수 있습니다 큰 데이터 이제 우리 모두는 통신 서비스 제공 업체가 고객 유지의 우선 순위, 새로운 고객 확보 및 현재 고객 기반 이제 그렇게하기 위해서 결합과 매일 생성되는 고객 및 기계 생성 데이터의 용어 분석 큰 데이터로 수행 할 수 있습니다

이제 큰 금융 서비스 제공 소매 은행, 신용 카드 회사, 보험 회사, 벤처 펀드와 같은 형태 또한 금융 서비스를 위해 큰 데이터를 활용합니다 그래서 전공 모두가 경험하는 도전은 다량의 구조화 된 여러 다른 시스템에 내장 된 데이터로 이제는 가져올 수 있습니다 빅 데이터의 관심 따라서 큰 데이터는 실제로 다음과 같은 다양한 방법으로 사용됩니다 사기 분석, 고객 분석, 운영 분석 및 준수 해석학

이제 데이터 과학은 가장 보편적 인 것 중 하나입니다 응용 프로그램은 추천 시스템입니다 예,이 시스템은 사용자에게 많은 것을 추가합니다 사용자가 관련 추천을 쉽게 찾을 수 있도록합니다 그리고 그들의 관심사의 선택

이제 관련 채용 정보와 같은 것이 될 수 있습니다 관심있는 영화, 추천 동영상, Facebook 친구 또는 구입 한 사람들 이것도 이것 등을 구입했습니다 그래서 여러 회사가 실제로 이것을 사용하고 있습니다 권장 사항 및 제품을 권장하기위한 추천 시스템 사용자 관심 및 정보 및 요구의 관련성 그래서 추천은 항상 사용자의 이전 검색 결과에 따라 다릅니다

지금 다른 하나는 인터넷 검색입니다 그래서 여기 많은 검색 엔진이 데이터를 사용합니다 과학 알고리즘을 사용하여 단 몇 초 만에 최상의 결과를 제공합니다 과 전체 디지털 마케팅 생태계는 데이터 과학을 활용합니다 알고리즘을 사용하면 디지털 광고가 클릭률 (CTR)이 더 높은 주된 이유입니다 전통적인 광고 형태

당신에게 데이터 과학에 대해 말하게하겠습니다 응용 프로그램은 이것들에 국한되지 않습니다 예, 웹에서 구현할 수 있습니다 개발, 전자 상거래, 금융, 통신 등 기타 데이터 분석 건강 관리 확인 해보자

그래서 오늘의 주요 도전 과제는 직면하는 것은 환자를 치료하기 위해 극복해야 할 비용 압박입니다 효과적으로 여기 기계 및 계측기 데이터가 점점 더 많이 사용되고 있습니다 추적 및 최적화 치료 그렇다면 게임의 측면에서 그래서 이점 분석은 데이터 수집을 비롯하여 여기에서 중요한 역할을합니다 게임을 통해 최적화하고 지출하십시오

따라서 이들을 개발중인 회사 좋아요, 싫어함 및 관계에 대한 좋은 통찰력을 얻을 수 있습니다 그들의 사용자 그리고 여행 산업을 가정 해 봅시다 다시 데이터 분석 모바일을 통해 구매 경험을 최적화 할 수 있습니다 소셜 미디어

여행 사이트는 고객의 욕구와 환경 설정 따라서 제품은 실제로 현재 판매를 상호 연관시켜 판매 될 수 있습니다 브라우징 습관의 증가와 개인 여행 추천은 소셜 미디어를 기반으로 한 데이터 분석에 의해 전달 될 수도 있습니다 이제 데이터를 통해 중요한 역할과 책임을 살펴 보겠습니다 각 분야에서 큰 데이터 전문가는 중단없는 근무를 보장하는 전문가입니다

서버와 응용 프로그램 간의 데이터 흐름으로 실제로 작동합니다 통과 수집에 초점을 맞춘 대규모 데이터 프로젝트 충돌 구현 더 큰 데이터 세트를 분석하고 시각화하여 정보를 전환하는 작업 통찰력을 발휘하여 실제로 또는 그렇게 결정할 수 있어야합니다 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 디자인은 이제 큰 데이터 엔지니어가되어야합니다 프로토 타입 및 개념 증명을 할 수있는 데이터 과학자로 고용 된 전문가로서 의미있게 추출 할 수있는 기술 및 분석 기능 데이터에서 얻은 통찰력을 바탕으로 비즈니스 관점의 데이터를 실제로 이해할 수 있습니다 기업이 도움이 될 수 있도록 예측을하는 책임을 맡았습니다

정확한 의사 결정을 통해 데이터 과학자들은 컴퓨터의 탄탄한 토대를 갖추게됩니다 통계 및 수학을 모델링하는 응용 프로그램은 다시 효율적입니다 조직에 다시 가치를 부여 할 올바른 문제를 선택합니다 그것을 해결 한 후 DTI 분석가에 대해 말하면 그들은 또한 데이터 과학의 주요 역할을 수행하여 조직화 된 데이터를 수집하고 그로부터 통계 정보를 얻는다 차트 그래프 및 표의 형태로 데이터를 표시 할 책임이 있습니다

같은 것을 사용해 관계형 데이터베이스를 구축 할 수 있습니다 조직 이제 우리는 필요한 스킬 세트 중 일부를 살펴 봅니다 이 분야에서 전문가라면 계획을 세우거나 계획을 세우고 있다면 전문적이며 도시를 유지한다면 수학과 통계학을 가져야합니다 기술은 대용량 데이터를 포함하는 모든 데이터 영역에서 매우 필요합니다 데이터 과학 및 분석에 이르기까지 모든 작업이 바로 시작됩니다

그렇다면 분석 능력이 있어야합니다 수많은 데이터 중에서 의미를 지니고 있으며, 컴퓨터는 그 힘을 발휘하는 엔진입니다 일상적인 데이터 전략 및 따라서 컴퓨터 과학 또는 컴퓨터 감각 기술 큰 데이터 전문가에게 가장 중요하며 귀하는 또한 새로운 방법을 창의적으로 해석하여 통역을 수집하고 데이터를 분석하고 그 후에 데이터 과학자가되고 싶다면 매우 중요한 비 구조화 된 데이터로 작업 할 수 있어야하며 쐐기와 상관없이 나는 그것이 오디오 소셜 미디어 또는 동영상 피드를 제작 한 다음 Hadoop에 대한 지식이 있어야합니다 플랫폼 및 그로 인해 추가 이점도 있습니다 fightin이 가장 많이 알려져 있기 때문에 바이트 Perl Java C ++ 등을 제외하고 데이터 과학에 사용되는 일반적인 코딩 언어 우리의 프로그래밍은 다음과 같기 때문에 이제는 우리 자신에 대한 깊은 지식을 가질 수 있습니다

또 다른 바람직한 프로그래밍 언어 및 데이터 과학 및 당신에게 말해 보겠습니다 Hadoop과 SQL은 데이터 과학의 주요 부분이지만 다시는 SQL에서 복잡한 쿼리를 작성하고 실행하는 방법을 알고있는 것이 더 바람직합니다 그럼 당신은 비즈니스 기술을 알고 다양한 이해를해야합니다 비즈니스를 수익과 함께 성장시키는 비즈니스 목표 그리고 데이터 분석가가되기를 원한다면 매우 좋은 결과를 가져야합니다 Python과 Art와 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식 이 분야에서 정말로 중요한 분야이며, 그 다음 주목받는 데이터 분석가 인 통계 기술과 수학은 예일 때와 또 다시 데이터가 필요하기 때문에 애널리스트는 원시 데이터를 매핑하여 다른 형식으로 변환해야합니다 그것을 소비하기에 더 편리하게 만든 다음 좋은 의사 소통으로 데이터 시각화 기술을 다시 요구해야하며 데이터가 있어야합니다

직감이란 데이터 분석가처럼 생각하고 추론해야 함을 의미합니다 네가 원한다면 네가 실제로 가져야 할 일종의 전제 조건이었다 이 각각의 영역에 당신의 경력을 쌓은 다음 모두의 프로필을 바칩니다 셋은 완전히 다른 예입니다 서로가 그렇듯이 이제는 데이터 과학이 호황을 누리고 있습니다 무엇 때문에 데이터 과학이 맨 위에 서게하는 이유는 약 2 만 2 천 달러에 달하는 급여를 받는다

1 년 내 수입을 올릴 수있는 거대 데이터 전문가는 다음과 같습니다 연간 1 억 5 천 5 백만 달러의 데이터 분석가 연간 9 만 2 천 달러의 소득으로 이제 우리는 우리가 아마존의 예를 토론 할 지점 그들과 관련이 있고 그 이점을 제공하므로 큰 데이터로 시작해 보겠습니다 그래서 여기서 엄청난 양의 비정형 데이터가 처리하기 어려운 다양한 소스에서 생성됩니다 기존의 데이터베이스를 사용하면 Big Data 전문직이 환경에서 다양한 대형 데이터 생태계 도구를 사용하여 저장 및 처리 데이터를 효율적이고 적시에 데이터 과학자의 역할이 무엇인지 봅시다 아마존 예제에서 아마존이 어떻게 최적화하는지에 대해 이야기 할 것입니다

비즈니스는 데이터 과학을 사용하므로 데이터 과학자가 될 수 있습니다 의도 제품 추천을 통해 판매를 유도 한 다음 그는 또한 각 고객이 귀하의 비즈니스에 가져올 미래의 수익 예측 주어진 기간과 또한 그들이 얼마나 자주 그럴 가능성이 있는지 예측할 것입니다 고객의 평생 구매와 각 구매의 평균 가치를 산출 가치 모델링을 통해 현재 어떤 고객이 새로운 고객 확보 및 유지 관리 기존 연구와의 관계는 데이터 과학자가 대개 모델을 만들어 리뷰 및이 정보를 사용하여 유용한 정보를 자동으로 추출합니다 Amazon은 제품 우선 순위 지정을 통해 사용자 만족도를 효율적으로 극대화 할 수 있습니다 가장 긍정적 인 영향을 줄 수있는 업데이트 이제 아마존 예제에서 데이터 분석가의 규칙이 무엇인지 보게 될 것입니다

애널리스트는 실제로 다음을 포함하는 공급망 관리를 담당합니다 Amazon의웨어 하우스에서 고객까지 제품에 대한 데이터 관리 데이터를 광범위하게 사용하여 인벤토리를 관리하고 최적화하는 데 도움이됩니다 운송 및 운송의 가격 결정은 데이터 분석가들도 참여하게됩니다 사용자 경험 분석에는 주로 제품 검색이 포트폴리오 또는 투표는 특정 제품에 대한 제품의 순위를 결정합니다 검색 또는 페이스 북에서 오는 고객에게 가장 적합한 방문 페이지는 무엇입니까? etc

Lindy diner list는 판매자를 식별하는 책임이 있습니다 고객 사기 탐지 이렇게 아마존이 데이터 과학 큰 데이터를 활용하는 방법입니다 고객 경험을보다 즐겁게 만들어주는 데이터 분석 그 페놀은 당신이 생각하는 세 가지 사이의 차이점입니다 옵션이있는 곳에서 가장 적합합니다 당신은 데이터 과학이나 큰 데이터 또는 데이터 분석에서 당신의 현재를 만들 수 있습니다 전체 배치에는 여기에 수천 개의 데이터 과학 빅 데이터 및 데이터 분석이 있습니다

빅 데이터 및 데이터 과학 분야의 통합 프로그램을 포함하여 온라인 과정 데이터 과학이나 큰 데이터의 전문가가되고 싶다면 확인하십시오 큰 데이터 데이터에 서명 한 우리의 마스터 인증 교육 과정을 밖으로 나와 인증 석사 과정 및 데이터 과학 석사 과정 및 빅 데이터 건축가 마스터 코스와 함께 우리는이 비디오의 끝 부분에 와서 나는 정말로 지금 쯤이면 당신은 더 명확한 생각과 구별을 가져야 만 할 것입니다 이 모든 조건들과 당신은 실제로 적합한 특사가 무엇인지 알아야합니다 그게 너에게 해 줄 수있어 너의 소중한 시간을 우리에게 주셔서 너무 많은 친구들에게 고맙다 언제든지 질문이 있으시면 언제든지 연락주세요 유익한 당신을 위해 비디오를 좋아하시기 바랍니다 의심되는 의견이 있으면 아래에서 우리가 가장 먼저 응답 할 것입니다

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