hong-kong現場Tableau培訓

Tableau Explorer 是 Tableau Cloud 中的一個許可證級別，專爲那些與儀表板交互、應用篩選器、創建視圖並使用已發佈數據源與團隊協作的用戶設計。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望使用 Tableau Cloud 中的 Tableau Explorer 探索、篩選和與數據交互的初級到中級業務用戶。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 自信地瀏覽 Tableau 儀表板和共享工作簿。
• 應用篩選器、深入分析並從儀表板導出數據。
• 基於數據變化創建保存的視圖和自定義警報。
• 使用評論、訂閱和共享視圖與團隊成員協作。

課程形式

• 互動式講座和演示。
• 使用共享儀表板和已發佈內容進行動手練習。
• 在 Tableau Cloud 中進行即時實踐與引導探索。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這種由講師指導的現場培訓（線上或現場）面向希望獲得 Tableau Prep Builder 實踐知識以及 Tableau 中基本製圖功能的初級到中級資料分析師，以解決資料準備和資料分析問題。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 連接到各種數據源，包括基於雲的檔和本地檔，並管理即時和提取的數據連接。
• 使用高級聯接技術執行數據融合和組合，以合併來自不同來源的多個數據集，以便更好地進行分析。
• 創建計算欄位並執行操作以動態操作和分析數據。
• 將準備好的數據發佈並更新到 Tableau Server 或 Tableau Online，從而啟用自動更新和計劃。
• 使用地理數據創建基本和高級地圖，包括著色地圖、密度地圖和雙軸地圖。
• 通過創建互動式、詳細的地理可視化，應用地圖技術來解決實際業務問題。

這種以講師為主導的現場培訓（線上或現場）面向希望使用 Tableau Desktop 透過圖表、圖形等圖形表示形式將原始資料轉化為有意義的見解的初級到中級資料分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 連接到多種類型的數據源（Excel、CSV、資料庫、基於雲的數據源），並了解即時連接和數據提取連接之間的區別。
• 準備和清理數據以進行分析，包括重命名字段、處理 Null 值以及通過聯接和混合合併數據集。
• 創建基本的視覺化效果，例如表格、條形圖、折線圖和地圖，並應用過濾器來優化數據表示。
• 開發中間可視化，包括地理地圖、雙軸圖表，並使用層次結構、組和集來增強分析。
• 構建計算欄位和參數，以根據使用者輸入和邏輯函數創建動態和自定義的可視化效果。
• 設計互動式儀錶板和故事，結合多個可視化和篩選器來講述有凝聚力的敘述。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级数字取证和网络安全专业人员，旨在帮助他们全面理解并掌握使用Tableau Forensic Imager进行数字取证的实用技能。

• 理解数字取证成像在调查中的作用和重要性。
• 操作Tableau Forensic Imager获取符合取证标准的图像。
• 应用最佳实践处理和保存数字证据。
• 导航软件界面，配置、执行和管理成像任务。
• 分析和验证取证图像，确保其完整性和法庭可采性。

在本培訓結束時，學員將能夠：

本課程由講師主導，提供 hong-kong 的線上或線下培訓，面向中高級數據架構師，旨在教授安裝、配置、管理和維護 Tableau Server 的技能。

• 深入瞭解 Tableau Server 架構。
• 理解 Tableau Server 的流程和功能。
• 使用 Tableau Server 自動化任務。
• 配置和管理 Tableau Server。
• 爲 Tableau Server 設置高可用性和可擴展性。

這種以講師為主導的hong-kong現場培訓（現場或遠端）針對希望使用和集成SQL，Python和Tableau以執行複雜數據分析，處理和可視化的數據科學家和開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境以執行 SQL、Python 和 Tableau 的數據分析。
• 瞭解軟體整合的關鍵概念（資料、伺服器、用戶端、API、端點等）。
• 複習 Python 和 SQL 的基礎知識。
• 在Python中執行數據預處理技術。
• 瞭解如何連接 Python 和 SQL 進行數據分析。
• 使用 Tableau 創建富有洞察力的數據可視化效果和圖表。

本課程將教導您有關人類感知的知識，並如何利用它來提供最佳見解。您將熟悉設計理論，包括格式塔法則、前注意屬性和包容性。您還將了解探索性分析與解釋性分析之間的相似之處和差異。您將發現圖表的用途，並學習如何選擇最合適的圖表。在課程結束時，您將了解如何在使用Tableau軟體創建的視覺化中實現設計原則。

在課程中，您將能夠：

這是一個Tableau用戶初學者課程，適合任何希望處理數據的人，旨在幫助您使用Tableau中的主要功能。

• 連接到您的數據。
• 編輯並保存數據源。
• 理解Tableau的術語。
• 使用Tableau的介面/範式，有效創建強大的視覺化效果。
• 創建基本計算，包括基本算術計算、自定義聚合和比率、日期計算，以及快速表格計算。
• 使用以下視覺化類型來呈現您的數據：
  • 交叉表
  • 地理地圖
  • 熱力圖
  • 樹狀圖
  • 餅圖和條形圖
  • 雙軸和組合圖表，具有不同的標記類型
  • 高亮表
  • 散點圖
• 構建儀表板以分享視覺化效果。

Tableau幫助人們查看和理解數據。

在此培訓結束時，參與者將能夠：

這是由講師指導的hong-kong（線上或線下）實時培訓，旨在為希望使用R進行Tableau編程的數據科學家提供指導。

• 使用R實現Tableau分析。
• 使用R中的學習算法將值返回給Tableau。
• 在Tableau中結構化和可視化R函數。
• Make基於數據的業務運營決策。

在這個由講師指導的hong-kong現場培訓中，參與者將學習如何擴展Tableau的功能以滿足其組織的特定需求。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Tableau（桌面、伺服器、連線。
• 瞭解使用 Tableau 進行開發的基礎知識。
• 使用 Tableau 建立和發佈資料可視化和交互。
使用 Tableau
• 的開發人員工具和 API 為其組織自定義和擴展 Tableau 的功能。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望使用Tableau搜索、分析和可視化數據的數據分析師和數據科學家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 連接到您的數據。
• 編輯和保存數據源。
• 理解Tableau術語。
• 使用Tableau界面/範式有效創建強大的可視化。
• 創建包括算術計算、自定義聚合和比率、日期計算和表格計算在內的計算。
• 使用不同的可視化類型表示您的數據。
• 構建儀表板以共享可視化。

這種以講師為主導的hong-kong現場現場培訓針對的是希望使用Tableau Prep Builder準備和塑造數據的數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝 Tableau Prep。
• 瞭解並實施數據科學工作流。
• 從各種來源讀取數據，例如 Excel 和資料庫。
• 準備、調整形狀和採樣數據，以便在 Tableau 桌面中進行分析。
• 瀏覽和驗證數據。
• 創建併發佈 Tableau 預處理流程。

Tableau 是一款商業智能和數據可視化工具。Python 是一種廣泛使用的編程語言，支持多種統計和機器學習技術。Tableau 的數據可視化能力與 Python 的機器學習功能相結合，能夠幫助開發者快速構建高級數據分析應用，適用於各種商業場景。

在此講師指導的線下培訓中，學員將學習如何結合 Tableau 和 Python 進行高級分析。Tableau 和 Python 的集成將通過 TabPy API 實現。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用 TabPy API 集成 Tableau 和 Python
• 利用 Tableau 和 Python 的集成，通過幾行 Python 代碼分析複雜的商業場景

受衆

• 開發者
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量實踐操作

這種以講師為主導的現場培訓hong-kong（現場或遠端）面向希望學習如何利用Tableau工具進行數據可視化和分析的初級到中級數據科學家和分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠： 連接多個數據源。 創建基本數據可視化。 使用從基本到高級的計算進行數據分析。 瞭解使用圖形和可視化效果的最佳實踐。

本課程面向從未使用過Tableau或需要複習的學習者。它將引導您從零開始完成創建第一個可視化的必要步驟。您還將學習如何將基本設計原則應用於Tableau可視化。課程結束時，您將能夠創建並與更廣泛的受衆分享您的見解。

Tableau 幫助人們查看和理解數據。

Tableau 幫助人們查看和理解數據。

這是一個爲期4天的Tableau入門課程，內容引人入勝。在課程中，您將熟悉Tableau的所有功能，並學習如何創建和分享數據可視化。課程將引導您完成所有步驟，包括連接數據、創建計算、選擇圖表、構建儀表板以及發佈您的作品。

課程分爲針對每個主題的講座，隨後是實踐練習。課程結束時將進行30分鐘的測試和60分鐘的項目作業。

課程里程碑：

• 熟悉Tableau界面。
• 連接並處理數據。
• 使用Tableau功能。
• 構建有洞察力的可視化。
• 與更廣泛的受衆分享您的作品。

課程形式：

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實踐操作。
• 課程結束時的知識測試和實踐項目