Erstellung von transformativen und konditionalen Metriken

• Définir l'objectif : définir clairement les objectifs des mesures. Comprendre les transformations ou les conditions spécifiques qui doivent être saisies.
• Collecte des données: collecter les données pertinentes à utiliser pour la formation et la validation des mesures. Ces données doivent être représentatives des scénarios dans lesquels les mesures seront appliquées.
• Ingénierie des caractéristiques: identifier et créer des caractéristiques pertinentes à partir des données qui peuvent être utilisées pour dériver les mesures souhaitées. Cela peut impliquer un prétraitement, une normalisation ou une transformation des données.
• Sélection de modèles: sélection de modèles ou d'algorithmes appropriés capables de capturer les transformations ou conditions souhaitées. Il peut s'agir de modèles statistiques, d'algorithmes d'apprentissage automatique ou d'autres techniques informatiques.
• Formation: utiliser les données collectées pour former les modèles sélectionnés. Il s'agit notamment d'optimiser les paramètres du modèle afin de minimiser l'erreur ou la fonction de perte.
• Validation: évaluer les performances des modèles formés à l'aide d'un ensemble de données distinct ou de techniques de validation croisée. Cela permet de s'assurer que les modèles peuvent être généralisés à des données inconnues.
• Mise au point: répéter le processus de formation et de validation du modèle pour affiner les mesures et améliorer leur précision et leur fiabilité.
• Évaluation: évaluer l'efficacité des mesures créées pour capturer les transformations ou conditions souhaitées. Il peut s'agir de comparer les mesures à des références existantes ou de mener des études empiriques.
• Déploiement: après validation et évaluation, déployer les mesures dans les applications ou systèmes souhaités, contrôler leur performance et procéder aux ajustements nécessaires.
• Maintenance et mise à jour : surveiller et mettre à jour en permanence les paramètres à mesure que de nouvelles données sont disponibles ou que les conditions sous-jacentes changent. Veiller à ce que les paramètres restent pertinents et efficaces au fil du temps.

Cette liste n'est pas exhaustive et de nombreux autres sujets peuvent être abordés lors d'un séminaire sur la création d'indicateurs transformateurs et conditionnels, en fonction des besoins et des exigences spécifiques des participants.

• Métriques dérivées de la transformation : Création d'analyses de séries temporelles
• Métriques dérivées de la transformation : Création d'analyses de séries temporelles
• Métriques conditionnelles : métriques filtrées
• Métriques dérivées conditionnelles : Créer des métriques filtrées dans les dossiers

En règle générale, la dernière version publiée par le fabricant est toujours utilisée pour la formation.

https://www.microstrategy.com/de

La formation sur la création de métriques transformatives et conditionnelles est utile pour divers professionnels et parties prenantes impliqués dans l'analyse des données, la prise de décision et la mesure des performances. En particulier, les personnes ou groupes suivants peuvent bénéficier de cette formation :

Scientifiques des données: professionnels spécialisés dans l'analyse et l'interprétation d'ensembles de données complexes à l'aide de techniques statistiques, d'apprentissage automatique et de calcul.

Analystes dedonnées: personnes responsables de la collecte, du traitement et de l'analyse des données afin d'obtenir des informations et de prendre des décisions.

Analystes d'entreprise: professionnels qui se concentrent sur la compréhension des exigences, des processus et des mesures de performance de l'entreprise afin de conduire des initiatives et des améliorations stratégiques.

Analystes de la performance: personnes qui évaluent et mesurent la performance des systèmes, des processus ou des organisations à l'aide de mesures quantitatives et qualitatives.

Décideurs: cadres, dirigeants et autres décideurs qui s'appuient sur des informations et des mesures fondées sur des données pour prendre des décisions et élaborer des plans stratégiques en connaissance de cause.

Professionnelsde la recherche: chercheurs et universitaires impliqués dans l'étude et le développement de nouvelles méthodes, techniques ou modèles pour mesurer et analyser divers phénomènes.

Professionnelsde l'assurance qualité: personnes chargées de garantir la qualité et la fiabilité des produits, des services ou des processus au moyen de mesures et d'indicateurs de performance efficaces.

Professionnels de l'informatique: Technologues et spécialistes des technologies de l'information qui conçoivent, mettent en œuvre et entretiennent des systèmes ou des plateformes qui s'appuient sur des mesures et des analyses pour le suivi et l'optimisation.

Consultants: professionnels qui conseillent et guident les organisations dans l'amélioration de la performance, de l'efficacité et de la prise de décision grâce à des mesures et des analyses efficaces.

Gestionnaires de projet: personnes qui supervisent et gèrent des projets, des programmes ou des initiatives et qui ont besoin de mesures et d'indicateurs de performance pour suivre les progrès, identifier les risques et garantir des résultats fructueux.

Conditions préalables générales que les participants doivent remplir pour tirer le meilleur parti d'un tel séminaire :

Principes fondamentaux de l'analyse des données: une compréhension des principes fondamentaux de l'analyse des données, des statistiques et du traitement des données est nécessaire pour travailler efficacement avec les données.

Compétences en programmation et en traitement des données: des connaissances de base des langages de programmation tels que Python, R ou SQL et des systèmes de gestion de base de données sont utiles pour le traitement et l'analyse des données.

Connaissances statistiques de base: une solide compréhension des méthodes, modèles et procédures statistiques est nécessaire pour développer et valider correctement les mesures.

Expertise du domaine d'application: une compréhension approfondie du domaine d'application spécifique dans lequel les mesures seront utilisées (par exemple, l'analyse commerciale, le suivi des performances, la gestion de la qualité) est un avantage.

Compétences en matière d'apprentissage automatique et de modélisation des données: les connaissances et l'expérience en matière d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et de modélisation des données peuvent s'avérer utiles pour développer des indicateurs avancés.

Compétences en matière deréflexion analytique: la capacité à analyser des problèmes complexes, à identifier des modèles et à prendre des décisions éclairées sur la base de données est essentielle pour créer des indicateurs efficaces.

Compétences en matière decommunication: la capacité à communiquer clairement, par écrit et oralement, les résultats et les enseignements tirés des mesures est importante pour favoriser la compréhension et l'acceptation.

Compétences en gestion de projet : des compétences de base en gestion de projet peuvent être utiles pour gérer et contrôler efficacement le processus de création d'indicateurs.

Volonté d'apprendre : compte tenu de l'évolution constante des technologies et des méthodes d'analyse et de modélisation des données, il est important d'avoir la volonté d'apprendre et de se perfectionner en permanence.

Il existe plusieurs certifications dans le domaine de la création de métriques transformatives et conditionnelles, que vous pouvez obtenir en participant à un séminaire approprié. Les certifications les plus connues sont les suivantes

Certified Metrics Analyst (CMA)
Advanced Metrics Designer (AMD)
Conditional Metrics Specialist (CMS)
Transformative Metrics Expert (TME)

Les certifications couvrent divers aspects de la conception des métriques, des techniques d'analyse des données, de la modélisation statistique et de la mise en œuvre d'applications spécifiques.

Pour obtenir une certification, vous devez passer un ou plusieurs examens qui évaluent vos compétences et vos connaissances dans le domaine concerné. Les exigences et les examens exacts dépendent de la certification en question. Il est donc important de se familiariser à l'avance avec les exigences et les examens afin de se préparer à la certification.

Veuillez noter que nos séminaires sont conçus pour vous préparer à votre travail quotidien. La certification n'est pas notre objectif ; les séminaires sont structurés de manière trop rigide pour cela.

Si vous, en tant qu'organisation, investissez dans la formation de vos employés à la création de métriques transformatives et conditionnelles, il existe plusieurs façons de garantir que cet investissement sera rentable à long terme :

Fixer des objectifs cl airs: avec votre employé, fixez des objectifs clairs que vous souhaitez atteindre en participant au séminaire. Veillez à ce que ces objectifs soient conformes aux objectifs et aux besoins de l'organisation.

Choisissez le bon cours : assurez-vous que le cours que vous choisissez pour votre employé lui apporte les compétences et les connaissances nécessaires pour atteindre les objectifs définis.

Fournir un soutien et des ressources : assurez-vous que votre employé dispose de toutes les ressources et de tout le soutien dont il a besoin pour suivre le cours avec succès. Il peut s'agir de temps pour l'auto-apprentissage, de matériel de formation ou d'assistance technique.

Planifier la mise en œuvre : assurez-vous que votre employé peut mettre en pratique les connaissances et les compétences qu'il a acquises. Par exemple, planifiez des sessions de formation ou des projets où il pourra utiliser et développer ses nouvelles compétences.

Suivre les progrès : assurez-vous de suivre les progrès de votre employé et de lui fournir un retour d'information régulier. Ainsi, le temps et l'argent investis dans une formation de qualité seront rentabilisés à long terme.

Nous pouvons vous aider à fidéliser vos employés après le séminaire en leur offrant les meilleures conditions possibles pour mettre en pratique ce qu'ils ont appris et rester en contact avec votre organisation. N'hésitez pas à nous contacter : investitionensichern@scngmbh.de

Ce séminaire a le niveau "Administration / Basique et avancé".

Si vous n'êtes pas sûr que ce cours soit le bon niveau pour vous, vous pouvez en discuter avec le formateur à l'avance.

• MicroStrategy Analytics Basics - Rapports MicroStrategy Analytics
• Science des données de base - Améliorer l'analyse métier avec la science des données
• Advanced MicroStrategy in the Cloud - Gérer MicroStrategy dans des environnements Cloud
• Administration MicroStrategy de base - Gérer les Big Data grâce à l'administration MicroStrategy
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Apache

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Cloudera

Cloudera : Cloudera CDH Setup
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Mongo DB

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Rapid Miner

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