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Certificate of completion for course Salesforce Einstein Analytics, issued by LinkedIn Learning. Salesforce Einstein is a set of AI technologies that allow Salesforce users to use algorithms to analyze data inside Salesforce. Einstein can be used to automate reports, pinpoint workflow needs, and even analyze the effectiveness of teams. In this course, learn how to work with Einstein in Salesforce. Discover precisely what this powerful solution has to offer, so that you can determine if it meshes with your organization's needs. Discover how Einstein can help you work smarter in Sales Cloud, the Marketing Cloud, communities, and more. Learning Objectives: - What is Salesforce Einstein? - Requirements for AI success - Einstein Account Insights - Einstein Activity Capture and Automated Contacts - Einstein recommendations in the Marketing Cloud - Social Insights - Einstein recommendations in communities Content 1. What and where is Einstein - How Einstein works - Requirements for AI success - Setting up Einstein - Einstein features 2. Einstein in Sales Cloud - Einstein Lead Scoring - Einstein Opportunity Insights - Einstein Account Insights - Einstein Activity Capture and Automated Contacts 3. Einstein in Marketing Cloud - Einstein recommendations in the Marketing Cloud - Social Insights - Einstein Segmentation and DMP 4. Einstein in Communities - Einstein recommendations in communities - Einstein Trending Posts
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- Getting Started and Selecting & Retrieving Data with SQL * Data models * Retrieving data * Creating tables * Adding comments - Filtering, Sorting, and Calculating Data with SQL * Filtering * Wildcards * Sorting * Math operations * Aggregate functions * Grouping data - Subqueries and Joins in SQL * Subquery best practices * Joining tables * Cross and inner joins * Aliases and self joins * Advanced joins * Unions - Modifying and Analyzing Data with SQL * Text strings * Date and time strings * Case statements * Views * Data Governance and Profiling * SQL for Data Science
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Datahack Consulting S.L. CERTIFICA: Qué Dña. Almudena Bonaplata Rodríguez con DNI 28755875X ha finalizado el curso CIENTÍFICO DE DATOS (dentro del programa Experto en Tecnología Big Data & Analytics) Curso impartido en nuestra sede de Sevilla desde el 9 de noviembre hasta el 16 de febrero, con una duración de 110 horas lectivas. Los contenidos desarrollados han sido los siguientes: - Estadística con R: Estadística descriptiva 1 y 2 variables. Probabilidad. Intervalos de confianza. Clusterización y estadística avanzada con R. Programación con R y librerías. - Python y Machine Learning: Programación con Python. Jupyter. Librerías Panda, Matplotlib. Machine Learning. Algoritmos supervisados y no supervisados. - Visualización de datos: Introducción y teoría de la comunicación mediante elementos visuales. Ggplot2, D3js, Tableau y Qlik. - Algoritmos avanzados: Deep Learning. Redes neuronales. Gradient Boosting. Decision Trees.
Experta en Data Science - Almudena Bonaplata - 2019
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Course Outline Lesson 1: Defining Information Design Advantages of a visual approach to communication and take a look at the spectrum of the discipline-from infographics to data visualization. Goals of graphics and visualizations with a specific emphasis on journalistic approaches. Lesson 2: Visual Design Principles Basics of visual comprehension including color, proximity, grouping, and more. Steps involved with creating an information graphic including how to define focus, gather data, choose form, and how to create a hierarchy of importance. Lesson 3: Interaction Design Principles Evolution of interactive graphics over the years as well as modern interactive techniques including steppers, hovering, sliders, drag and drop, and more. Lesson 4: Tools Of The Trade Various techniques used to create infographics and data visualizations, specifically data tools, visualization tools, animation tools and illustration tools. Lesson 5: In-Depth Example #1: Mariano Rivera—Ling Of The Closers Lesson 6: In-Depth Example #2: 512 Paths To The White House
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