Datos y Business Intelligence Courses

Contains: PDF course guide, as well as a lab environment where students can work through demonstrations and exercises at their own pace. This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques and how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

This course guides students through the fundamentals of using IBM SPSS Statistics for typical data analysis. Students will learn the basics of reading data, data definition, data modification, data analysis, and presentation of analytical results. In addition to the fundamentals, students will learn shortcuts that will help them save time. This course uses the IBM SPSS Statistics Base; one section presents an add-on module, IBM SPSS Custom Tables.

This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques and how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

Contains PDF course guide, as well as a lab environment where students can work through demonstrations and exercises at their own pace.This course provides an introduction to supervised models, unsupervised models, and association models. This is an application-oriented course and examples include predicting whether customers cancel their subscription, predicting property values, segment customers based on usage, and market basket analysis.If you are enrolling in a Self Paced Virtual Classroom or Web Based Training course, before you enroll, please review the Self-Paced Virtual Classes and Web-Based Training Classes on our Terms and Conditions page, as well as the system requirements, to ensure that your system meets the minimum requirements for this course. http://www.ibm.com/training/terms

Contains PDF course guide, as well as a lab environment where students can work through demonstrations and exercises at their own pace.This course provides the foundations of using IBM SPSS Modeler and introduces the participant to data science. The principles and practice of data science are illustrated using the CRISP-DM methodology. The course provides training in the basics of how to import, explore, and prepare data with IBM SPSS Modeler v18.2, and introduces the student to modeling.If you are enrolling in a Self Paced Virtual Classroom or Web Based Training course, before you enroll, please review the Self-Paced Virtual Classes and Web-Based Training Classes on our Terms and Conditions page, as well as the system requirements, to ensure that your system meets the minimum requirements for this course. http://www.ibm.com/training/terms

This course provides an introduction to supervised models, unsupervised models, and association models. This is an application-oriented course and examples include predicting whether customers cancel their subscription, predicting property values, segment customers based on usage, and market basket analysis.

This course provides the foundations of using IBM SPSS Modeler and introduces the participant to data science. The principles and practice of data science are illustrated using the CRISP-DM methodology. The course provides training in the basics of how to import, explore, and prepare data with IBM SPSS Modeler v18.2, and introduces the student to modeling.

El curso de SNOWFLAKE proporciona a los asistentes una comprensión completa y práctica de la plataforma de almacenamiento de datos en la nube Snowflake. Con estos conocimientos, los participantes estarán preparados para trabajar con Snowflake en entornos empresariales y abordar diversos desafíos de almacenamiento y procesamiento de datos.

Este curso proporciona una visión práctica y global del ecosistema Big Data, con especial foco en Hadoop y Apache Spark. Los participantes adquirirán los conocimientos fundamentales necesarios para comprender las principales tecnologías utilizadas en el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información.

Este curso proporciona una introducción completa a las bases de datos, profundizando en la arquitectura, conceptos y principales funcionalidades de Neo4j.

El curso combina conceptos teóricos con ejemplos prácticos y casos de uso, incluyendo escenarios de recomendaciones, análisis de impacto y simulación, así como herramientas de visualización y otras tecnologías relacionadas con el ecosistema Neo4j.

Este curso proporciona los conocimientos necesarios para comprender, utilizar y administrar Redis, una plataforma de almacenamiento de datos en memoria de alto rendimiento. A lo largo de la formación, los participantes conocerán los principales conceptos, componentes y funcionalidades de Redis, así como su aplicación en el desarrollo de soluciones modernas que requieren rapidez, escalabilidad y disponibilidad.

El curso combina los fundamentos de Redis con aspectos prácticos relacionados con los diferentes tipos de datos, el uso de clientes, persistencia, mensajería y streaming, desarrollo de aplicaciones e integración con tecnologías como Java, Python, MapReduce y Spark.

El curso de Administración de MongoDB Atlas (In the Cloud) está diseñado para proporcionar a los participantes una comprensión completa de la administración y configuración de bases de datos en la nube utilizando MongoDB Atlas. Los estudiantes aprenderán a desplegar, mantener y asegurar bases de datos en la nube, así como a utilizar herramientas y métodos para la automatización de tareas. El curso se centrará en las mejores prácticas y en cómo optimizar el rendimiento de las bases de datos en la nube para obtener una experiencia de gestión eficiente y segura.

El curso de MongoDB para Administradores permitirá a los participantes adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para administrar de manera eficiente y segura un entorno de bases de datos MongoDB. A través de una combinación de teoría y práctica, los asistentes aprenderán a instalar, configurar, mantener y optimizar MongoDB para garantizar su máximo rendimiento y disponibilidad.

El curso de Docker e Introducción a Kubernetes te permite adquirir los conocimientos necesarios para trabajar con contenedores Docker y para comprender los fundamentos básicos de Kubernetes, una herramienta de orquestación de contenedores ampliamente utilizada en entornos de desarrollo y producción.

El curso Kibana APM está orientado a desarrolladores que necesitan adquirir los conocimientos necesarios para utilizar Kibana como herramienta de análisis, visualización y monitorización del rendimiento de aplicaciones.

A lo largo del curso, los asistentes conocerán los principales conceptos y funcionalidades de Kibana, aprenderán a consultar y filtrar información, crear visualizaciones y dashboards, y compartir resultados. Además, se profundizará en las capacidades de Observabilidad y Application Performance Monitoring (APM), incluyendo el análisis de trazas, métricas de rendimiento y configuración de alertas automáticas.

Este curso de Kibana Básico está diseñado para introducir a los participantes en el ecosistema Elastic Stack, con un enfoque práctico en la instalación, configuración y uso de Kibana como herramienta de visualización y análisis de datos. A lo largo del temario, se abordarán los componentes fundamentales que permiten recopilar, transformar y explorar información de manera intuitiva.

Curso práctico de Apache Kafka: aprende los conceptos fundamentales de esta plataforma de streaming y cómo integrarla en tus soluciones para procesar y entregar datos en tiempo real. Dirigido a desarrolladores que trabajan con arquitecturas de datos en tiempo real.

Curso avanzado de Talend Open Studio para profundizar en el diseño de procesos ETL complejos. Dirigido a profesionales de TI, analistas de sistemas, arquitectos y desarrolladores que ya conocen los fundamentos de la herramienta.

Curso de introducción a Talend Open Studio, la herramienta open source de integración y transformación de datos (ETL). Dirigido a profesionales de TI, analistas de sistemas, arquitectos y desarrolladores de bases de datos.

Curso de introducción a Kubernetes: aprende su arquitectura y los patrones básicos para construir y desplegar aplicaciones en la nube. Dirigido a desarrolladores que empiezan a trabajar con Kubernetes o a asumir un rol DevOps.