bi培訓
『壹』 Power BI培訓選哪個比較好
知數學院很好啊，感覺這里的課程好像很多人都挺願意上的，學習氣氛也好。
『貳』 公務員考試全套視頻
親，繼續看書吧，你看視頻能解決的事情不多，時間不多 ， 去做題吧，要不斷的做題才是出路。
『叄』 請問現在Power BI權威的培訓機構有哪些
知數學院真心非常好，老師真的很負責，特別嚴格，啥都管著哈哈，正因為這樣，現在工作很好啊。
『肆』 SAP的「BI-HANA」怎麼樣想參加培訓從業，但是也有人說現在中國BW的項目不多，崗位有限，急！謝謝！
BI-HANA是未來的發展熱點，項目不多，崗位有限，那從業者如果更少呢？我回覺得不能只看求，還要看答供，供求關系的比率，最終體現的薪酬上。據我所知，BW在各模塊中的薪水算是高的，由此可見市場上還是搶手才能叫上價。BI,HANA是最近炒得很熱的概念。樓主可以去網上搜搜SAP各模塊的薪水對比，就有自己的判斷了。
『伍』 企業用能分析可以交給什麼平台啊
搭建大數據分析平台，看清重點，是搭建分析平台，其次分析的事數據。如果想完成這件事情，主要有4個方面:
①確認數據分析方向。比如是分析社交數據，還是電商數據，亦或者是視頻數據，或者搜索數據。
②確認數據來源。比如來自騰訊，來自網路，來自阿里巴巴，來自實體店。
③數據分析師，去分析你獲取的數據。
④擁有需要數據分析結果的客戶。沒有客戶，你是不可能存在的，因為你沒有活下去的可能性，你沒有錢，一切就白搭了。
那麼如何設計符合企業實情並能解決實際問題的數據分析平台呢？
1. 平台建設主導人需要對每一塊業務需求有深刻的了解，知道每個業務部門想要看什麼樣的數據，需要什麼樣的分析報表；這些數據是否現在就可以獲取到，是否需要收集；業務部門通過這些數據分析，是如何推進和改善業務，是否有提升的價值意義。
2. 平台的設計需要根據業務的要求設計符合使用者需要的內容，產品要有層級和結構。因為領導和業務人員的關注點不一樣，看數據的視角也不一樣。領導往往需要一些能幫助把握大方向的關鍵指標，並且希望知道這些指標之後的問題是什麼？原因是什麼？所以給領導設計的報表需要直觀易懂，並且能夠基於這些指標的一場定位到問題。而業務人員更在乎業務的執行，關注的數據往往粒度很細，需要知道各項指標的明細。
3. 數據平台一定要注意數據質量、規范、統一。因為數據分析平台是面向所有業務的，怎麼保證公司的所有部門人員對於數據的理解是一致的，這點特別難。平台的數據質量依賴於數據倉庫底層的數據模型，所以一個好的數據倉庫很大程度上決定了數據分析平台的數據質量。
4. 工具選型上，有報表平台、BI。報表平台適合構建基礎的規范化的數據分析平台，從明細報表（表格類）的，項目檔案，文件報備，數據填報，數據報表，業務主題分析，文中的所有demo就是用FineReport製作，側重於展示和報表管理。大數據分析的工具選型可以參考成都加米穀大數據培訓機構的技術分享文章。
『陸』 學BI哪家培訓機構比較好
學習這方面一定要找實戰的，理論太多大而全，完全實踐的話又覺得太壓抑太版死板。要選擇華 育這權種理論加實踐的會有趣一點，都是全真實的項目練習，就是感覺有點幫人幹活還沒有工資 ，不過還好學習到的經驗也比較值錢。
『柒』 大數據學習需要哪些課程
主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計專分析、高屬等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等
『捌』 高分懸賞！！深圳韋博培訓怎麼樣有沒有真正讀完BI級別的來說說經驗！
我已經讀了3個級別了從B開始的當時B讀完了就可以和老外聊天了，然後現在我在讀BI，其實不用做他的課件也可以定到課，平時下課了沒事的時候就去找外教聊聊天，然後，BI級別主要是講商務英語，所以講辦公用語的比較多，生活上基本用不上BI學習的類容，如果你的目的是能達到和外國人日常溝通無障礙，你可以和你的CC說不讀BI，直接讀I級別，特別是L，I級別都主要講生活用語這兩個級別對你的幫助應該很大，總之讀到了L以上的級別和外國人日常溝通就沒有障礙。
『玖』 說讓提高員工BI方面的培訓,那BI是什麼意思啊
商業智能（BI）代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體的總和。商業智能，是幫助企業提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟體的集合。
『拾』 我目前從事Bi培訓，學習了oracle等等，若更換工作了，發現那家公司用的是sql server數
任何資料庫，包抄括新誕生的數據襲庫，一般必須符合行業規則。
這就類似於W3C組織發布的規則，HTML, CSS等，瀏覽器內核開發商會盡最低限度的支持W3C標准。然後，自己會擴展或開發新的規則，並申請成為新增標准。
因此，一般性的常見SQL語句，基本一致。有也是有微調，理解起來並不困難。
只需要購買一本SQL寶典之類的書，進行區分即可。深入具體資料庫應用時，再根據不同的資料庫進行深度學習特有的欄位類型，函數，存儲過程，指針，語句等等。