ビッグデータのトレーニングコース | Big Dataのトレーニングコース

ビッグデータのトレーニングコース

現地のインストラクターによるライブビッグデータトレーニングコースは、ビッグデータの基本概念の紹介から始め、データ分析を実行するために使用されるプログラミング言語と方法論へと進んでいきます。ビッグデータストレージ、分散処理、およびスケーラビリティを実現するためのツールとインフラストラクチャについては、デモ演習セッションで説明し、比較し、実装します。ビッグデータトレーニングは、「オンサイトライブトレーニング」または「リモートライブトレーニング」として利用できます。現地でのトレーニングは、 NobleProg提携の企業研修センターで受講可能です。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。

お客様の声

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ビッグデータコース概要

コース名
期間
概要
コース名
期間
概要
21 時間
概要
Apache Accumuloは、堅牢でスケーラブルなデータストレージと検索を提供する、ソートされた分散キー/値ストアです。 Go ogleのBigTableの設計に基づいており、Apache Hadoop 、Apache Zookeeper、およびApache Thriftます。

このインストラクター主導のライブコースは、Accumuloの背後にある動作原理をカバーし、 Apache Accumuloでのサンプルアプリケーションの開発を参加者にApache Accumuloます。

コースの形式

- 一部の講義、一部のディスカッション、実践的な開発と実装、理解度を測定するための時折のテスト
21 時間
概要
データベース内の知識発見(KDD)は、データの集合から有用な知識を発見するプロセスです。このデータマイニング手法の実際の用途には、マーケティング、不正検出、電気通信、製造が含まれます。

この講師主導のライブコースでは、KDDに関連するプロセスを紹介し、それらのプロセスの実装を実践するための一連の演習を実施します。

観客

- データアナリスト、または問題を解決するためにデータを解釈する方法を学ぶことに興味がある人

コースの形式

- KDDの理論的な議論の後、インストラクターは問題を解決するためにKDDの適用を要求する実際のケースを提示します。参加者は、サンプルデータセットを準備、選択、および整理し、データに関する以前の知識を使用して、観察結果に基づいて解決策を提案します。
28 時間
概要
MonetDB は、コラムストア技術のアプローチを開拓したオープンソースのデータベースです。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように MonetDB を使用して、どのようにそれから最も価値を得るために学ぶことができます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- MonetDB とその特徴を理解する
- のインストールと MonetDB
を開始 - MonetDB
でさまざまな機能やタスクを探索して実行する - は、MonetDB 機能を最大限に活用して、プロジェクトの配信を加速し

観客

- 開発者
- 技術専門家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
7 時間
概要
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、ビッグデータを最大限に活用しながら機械学習戦略を実装する方法を学びたい技術者を対象としています。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下のことを行います。

- 機械学習の進化と傾向を理解する
- 機械学習がさまざまな業界でどのように使用されているかを知ってください。
- 組織内で機械学習を実装するために利用できるツール、スキル、およびサービスに精通してください。
- データマイニングと分析を強化するために機械学習をどのように使用できるかを理解します。
- データミドルバックエンドとは何か、そしてそれが企業によってどのように使用されているかを学びましょう。
- ビッグデータとインテリジェントアプリケーションが業界全体で果たしている役割を理解します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
28 時間
概要
Mem SQLは、クラウドおよびオンプレミス用のインメモリの分散型SQLデータベース管理システムです。リアルタイムのデータウェアハウスで、ライブデータと履歴データからすぐに洞察を得られます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は開発と管理のためのMem SQLの本質を学びSQL 。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Mem SQL主な概念と特徴を理解する
- Mem SQLインストール、設計、保守、および運用
- Mem SQLスキーマを最適化する
- Mem SQLクエリを改善する
- Mem SQLベンチマークパフォーマンス
- Mem SQLを使用してリアルタイムデータアプリケーションを構築する

観客

- 開発者
- 管理者
- 運用エンジニア

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
21 時間
概要
MATLABは、MathWorksが開発した数値計算環境およびプログラミング言語です。
7 時間
概要
この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はリアルタイムストリーミングアプリケーションを開発する際に、MapR Stream Architectureの背後にあるコアコンセプトを学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者はリアルタイムのストリームデータ処理のためのプロデューサアプリケーションとコンシューマアプリケーションを構築できるようになります。

観客

- 開発者
- 管理者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 時間
概要
Magellanは、ビッグデータの地理空間分析のためのオープンソースの分散実行エンジンです。 Apache Spark上に実装され、Spark SQLを拡張し、地理空間分析のリレーショナル抽象化を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、地理空間分析を実装するための概念とアプローチを紹介し、SparkでMagellanを使用して予測分析アプリケーションを作成する方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- 大規模な地理空間データセットの効率的なクエリ、解析、結合
- ビジネスインテリジェンスおよび予測分析アプリケーションで地理空間データを実装する
- 空間コンテキストを使用して、モバイルデバイス、センサー、ログ、ウェアラブルの機能を拡張します

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
14 時間
概要
Apache Kylinは、ビッグデータ用の極端な分散分析エンジンです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Kylinを使用してリアルタイムのデータウェアハウスを設定する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Kylinを使ってリアルタイムストリーミングデータを消費する
- Apache Kylinの強力な機能、豊富なSQLインターフェース、スパークキューブ、1秒未満のクエリ待ち時間を活用

注意

- Kylinの最新バージョンを使用しています(これを書いている時点では、 Apache Kylin v2.0)

観客

- ビッグデータエンジニア
- Big Dataアナリスト

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
7 時間
概要
Confluent KSQL is a stream processing framework built on top of Apache Kafka. It enables real-time data processing using SQL operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to implement Apache Kafka stream processing without writing code.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Confluent KSQL.
- Set up a stream processing pipeline using only SQL commands (no Java or Python coding).
- Carry out data filtering, transformations, aggregations, joins, windowing, and sessionization entirely in SQL.
- Design and deploy interactive, continuous queries for streaming ETL and real-time analytics.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
35 時間
概要
KNIME is a free and open-source data analytics, reporting and integration platform. KNIME integrates various components for machine learning and data mining through its modular data pipelining concept. A graphical user interface and use of JDBC allows assembly of nodes blending different data sources, including preprocessing (ETL: Extraction, Transformation, Loading), for modeling, data analysis and visualization without, or with only minimal, programming. To some extent as advanced analytics tool KNIME can be considered as a SAS alternative.

Since 2006, KNIME has been used in pharmaceutical research, it also used in other areas like CRM customer data analysis, business intelligence and financial data analysis.
21 時間
概要
KNIME Analytics Platformは、データ駆動型イノベーションのための主要なオープンソースオプションであり、データに隠された可能性を発見したり、新しい洞察を見つけたり、新しい未来を予測したりするのに役立ちます。 KNIME Analytics Platformは、1000以上のモジュール、すぐに実行可能な数百のサンプル、総合的な統合ツール、利用可能な高度なアルゴリズムの幅広い選択肢を備えており、データサイエンティストやビジネスアナリストにとって最適なツールボックスです。

KNIME Analytics Platformのこのコースは、初心者、上級ユーザー、 KNIME専門家がKNIMEより効果的に使用する方法、およびKNIMEワークフローに基づいて明確で包括的なレポートを作成する方法を学ぶ理想的な機会です。
7 時間
概要
Kafka Streamsは、データがKafkaメッセージングシステムとやり取りされるアプリケーションおよびマイクロサービスを構築するためのクライアントサイドライブラリです。伝統的に、 Apache Kafkaはメッセージプロデューサとコンシューマの間でデータを処理するためにApache SparkまたはApache Stormに依存していました。アプリケーション内からKafka Streams APIを呼び出すことで、データをKafka内で直接処理できます。処理のためにデータを別のクラスターに送信する必要がありません。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、Kafka Streamsを、ストリーム処理のためにApache Kafkaとの間でデータをやり取りする一連のサンプルJavaアプリケーションに統合する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Kafka Streamsの機能と他のストリーム処理フレームワークに対する利点を理解する
- Kafkaクラスタ内で直接ストリームデータを処理する
- KafkaおよびKafka Streamsと統合するJavaまたはScalaアプリケーションまたはマイクロサービスを書く
- 入力Kafkaトピックを出力Kafkaトピックに変換する簡潔なコードを書く
- アプリケーションをビルド、パッケージ化、およびデプロイする

観客

- 開発者

コースの 形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するために、手配するために私達に連絡してください
21 時間
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はライブラボ環境でのApache NiFi配置および管理方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Apachi NiFiをインストールして設定します。
- データベースやビッグデータレーキなど、異種の分散データソースからデータを取得、変換、管理します。
- データフローを自動化します。
- ストリーミング分析を有効にします。
- データ取り込みにさまざまなアプローチを適用します。
- Big Dataをビジネス洞察に変換します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
21 時間
概要
Stream Processingとは、「移動中のデータ」のリアルタイム処理、つまり受信中のデータに対して計算を実行することです。このようなデータは、センサーイベント、Webサイトのユーザーアクティビティ、金融取引、クレジットカードスワイプ、クリックストリームなどのデータソースからの連続ストリームとして読み取られます。 Stream Processingフレームワークは、大量の受信データを読み取ることができます。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はさまざまなStream Processingフレームワークを設定し、既存のビッグデータストレージシステムおよび関連するソフトウェアアプリケーションとマイクロサービスを統合する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Spark StreamingやKafka StreamingなどのさまざまなStream Processingフレームワークをインストールして設定します。
- 仕事に最も適した枠組みを理解し選択する。
- 連続的に、同時に、そしてレコードごとの方法でデータを処理します。
- Stream Processingソリューションを既存のデータベース、データウェアハウス、データレーキなどと統合する
- 最も適切なストリーム処理ライブラリをエンタープライズアプリケーションおよびマイクロサービスと統合します。

観客

- 開発者
- ソフトウェアアーキテクト

コースの 形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 時間
概要
オーディエンス

- 開発者

コースの形式

- 講義、ハンズオン練習、理解度を測るための方法に沿った小さなテスト
21 時間
概要
Cloudera Impalaは、Apache Hadoopクラスター用のオープンソースの超並列処理(MPP) SQL照会エンジンです。

Impala使用すると、ユーザーはデータの移動や変換を必要とせずに、 Hadoop分散ファイルシステムとApache Hbaseに格納されているデータに対して低遅延のSQLクエリを発行できます。

観客

このコースは、 Hadoop格納されているデータをBusiness IntelligenceまたはSQLツールを介して分析するアナリストおよびデータ科学者を対象としています。

このコースの後、参加者はできるようになります

- Impala使ってHadoopクラスターから意味のある情報を抽出します。
- Impala SQL方言でBusiness Intelligenceを促進するための特定のプログラムを作成しSQL 。
- Impalaトラブルシューティング
7 時間
概要
このコースでは、使用する方法について説明Hive SQL言語を(AKA: Hive HQL、 SQL上のHive 、 Hive QL)からデータを抽出人々のためのHive
21 時間
概要
Hortonworks Data Platform (HDP)は、Apache Hadoopエコシステムでビッグデータソリューションを開発するための安定した基盤を提供するオープンソースのApache Hadoopサポートプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Hortonworks Data Platform (HDP)を紹介し、参加者にSpark + Hadoopソリューションの展開を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Hortonworksを使用して、 Hadoopを大規模に確実に実行します。
- Sparkのアジャイル分析ワークフローでHadoopのセキュリティ、ガバナンス、運用機能を統合します。
- Hortonworksを使用して、Sparkプロジェクトの各コンポーネントを調査、検証、認定、サポートします。
- 構造化、非構造化、移動中、保存中など、さまざまなタイプのデータを処理します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
21 時間
概要
このコースではHBaseを紹介しSQL - Hadoop上にNo SQLストアがありSQL 。このコースは、HBaseを使用してアプリケーションを開発する開発者と、HBaseクラスターを管理する管理者を対象としています。

HBaseのアーキテクチャー、データのモデリング、およびHBase上でのアプリケーション開発について開発者を紹介します。また、HBaseでMapReduceを使用する方法、およびパフォーマンスの最適化に関連するいくつかの管理トピックについても説明します。このコースは実習で、ラボの練習がたくさんあります。

期間 :3日

対象読者 :開発者および管理者
28 時間
概要
Hadoop は、大規模なデータ処理フレームワークとして人気があります。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、複数の例とユースケースをステップ実行する際に、Python を使用して Hadoop、MapReduce、Pig、スパークを操作する方法を受講者が学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、Hadoop、MapReduce、ブタ、スパーク
の背後にある基本的な概念を理解しています。 - は、Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS)、MapReduce、ブタ、およびスパーク
で Python を使用します。 - ヘビを使用して、Python
内の HDFS にプログラムでアクセスする - は mrjob を使用して MapReduce のジョブを Python
に書き込みます。 - は、Python
でスパークプログラムを書く - は、Python udf を使用してブタの機能を拡張し
ルイージ を使用して MapReduce ジョブとブタのスクリプトを管理 -

観客

- 開発者
- it プロフェッショナル
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
28 時間
概要
観客:

このコースは、ビッグデータ/ハドープテクノロジを分かりやすく説明し、理解するのが難しくないことを示すことを目的としています。
14 時間
概要
は、より多くのソフトウェアおよび IT プロジェクトがローカル処理とデータ管理から分散処理およびビッグデータストレージに移行するにつれて、プロジェクトマネージャは、知識とスキルをアップグレードして、関連する概念と実践を把握する必要性を見つけています。ビッグデータプロジェクトとオポチュニティ

このコースでは、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークにプロジェクトマネージャを紹介します。

このインストラクター主導のトレーニングでは、Hadoop エコシステムの中核となるコンポーネントと、これらのテクノロジを使用して大規模な問題を解決する方法を受講者が学習します。これらの基盤を学習するにあたって、参加者は、これらのシステムの開発者や実装元とのコミュニケーション能力を向上させるとともに、多くの IT プロジェクトが関与するデータ科学者やアナリストも改善します。

観客

- プロジェクトマネージャは、既存の開発または IT インフラストラクチャに Hadoop を実装することを希望して
- は、ビッグデータエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスアナリストを含む、部門横断的なチームとのコミュニケーションを必要とするプロジェクトマネージャを
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 時間
概要
Hadoop は、最も人気のあるビッグデータ処理フレームワークです。
21 時間
概要
Apache Spark is a distributed processing engine for analyzing very large data sets. It can process data in batches and real-time, as well as carry out machine learning, ad-hoc queries, and graph processing. .NET for Apache Spark is a free, open-source, and cross-platform big data analytics framework that supports applications written in C# or F#.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to carry out big data analysis using Apache Spark in their .NET applications.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Apache Spark.
- Understand how .NET implements Spark APIs so that they can be accessed from a .NET application.
- Develop data processing applications using C# or F#, capable of handling data sets whose size is measured in terabytes and pedabytes.
- Develop machine learning features for a .NET application using Apache Spark capabilities.
- Carry out exploratory analysis using SQL queries on big data sets.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
7 時間
概要
Apache NiFi (Hortonworks DataFlow)は、システム間のデータの移動、追跡、および自動化を可能にするリアルタイム統合データロジスティクスおよび単純なイベント処理プラットフォームです。フローベースのプログラミングを使用して書かれており、リアルタイムでデータフローを管理するためのWebベースのユーザーインターフェースを提供します。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Apache NiFiを使用して多数のデモ拡張機能、コンポーネント、およびプロセッサを開発する際に、参加者はフローベースプログラミングの基礎を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する。
- NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する。
- カスタムは、独自のApache Nifiプロセッサを開発します。
- 異種で珍しいファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取り込み、処理します。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 時間
概要
Teradataは、大規模なデータウェアハウジングアプリケーションを構築するための一般的なリレーショナルDatabase Managementシステムです。 Teradataは、並列処理によってこれを実現します。

このインストラクター主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)は、 Teradataデータベースのより高度な使用法を習得したいアプリケーション開発者およびエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Teradataスペースを管理します。
- Teradataデータを保護および配布します。
- 説明計画を読む。
- SQL習熟度を向上させSQL 。
- Teradataメインユーティリティを使用します。

コースの形式

- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの練習と練習。
- ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。
7 時間
概要
Spark SQLは、構造化データと非構造化データを扱うためのApache Sparkのモジュールです。 Spark SQLはデータの構造と実行されている計算に関する情報を提供します。この情報は最適化を実行するために使用できます。 Spark SQL一般的な用途は2つありSQL 。
- SQLクエリを実行しSQL 。
- 既存のHiveインストールからデータを読み取る。

この講師主導のライブトレーニング(オンサイトまたはリモート)では、参加者はSpark SQLを使用してさまざまな種類のデータセットを分析する方法を学習しSQL 。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Spark SQLをインストールして設定しSQL 。
- Spark SQLを使用してデータ分析を実行しSQL 。
- さまざまな形式でデータセットをクエリします。
- データを視覚化し、結果を問い合わせます。

コースの形式

- インタラクティブな講演と討論
- たくさんの練習と練習。
- 実習ラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
14 時間
概要
Apache Zeppelinは、 HadoopおよびSparkベースのデータをキャプチャ、調査、視覚化、および共有するためのWebベースのノートブックです。

この講師主導のライブトレーニングでは、対話型データ分析の背後にある概念を紹介し、シングルユーザー環境またはマルチユーザー環境でのZeppelinの展開と使用方法について参加者に説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Zeppelinをインストールして設定する
- ブラウザベースのインタフェースでデータを開発、整理、実行、および共有する
- コマンドラインやクラスタの詳細を参照せずに結果を視覚化する
- 長いワークフローで実行して共同作業する
- Scala ( Apache Spark )、 Python ( Apache Spark )、Spark SQL 、JDBC、Markdown、およびShellなど、さまざまなプラグイン言語/データ処理バックエンドのいずれかをSQLします。
- ZeppelinをSpark、Flink、Map Reduceと統合する
- Apache Shiroを使用してZeppelinのマルチユーザーインスタンスを保護する

観客

- データエンジニア
- データアナリスト
- データ科学者
- ソフトウェア開発者

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習
14 時間
概要
ベスパは、オープンソースのビッグデータ処理とエンジンを提供するヤフーによって作成されます。 ユーザーのクエリに応答し、推奨事項を作成し、パーソナライズされたコンテンツと広告をリアルタイムで提供するために使用します。

は、このインストラクター主導のライブトレーニングでは、大規模なデータを提供するという課題を紹介し、ユーザーの要求への応答を計算できるアプリケーションを作成することにより、参加者をリアルタイムで大量に処理します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- を使用してベスパはすぐにデータを計算する (ストア, 検索, ランク, 整理) ユーザーが待機している間に時間を提供する
- は、機能検索、推奨事項、およびパーソナライゼーション
を含む既存のアプリケーションにベスパを実装します。 - は、Hadoop やストームなどの既存のビッグデータシステムとベスパを統合して展開します。

観客

- 開発者
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
週末ビッグデータコース, 夜のビッグデータトレーニング, ビッグデータブートキャンプ, ビッグデータ インストラクターよる, 週末ビッグデータトレーニング, 夜のビッグデータコース, ビッグデータ指導, ビッグデータインストラクター, ビッグデータレーナー, ビッグデータレーナーコース, ビッグデータクラス, ビッグデータオンサイト, ビッグデータプライベートコース, ビッグデータ1対1のトレーニング週末Big Dataコース, 夜のBig Dataトレーニング, Big Dataブートキャンプ, Big Data インストラクターよる, 週末Big Dataトレーニング, 夜のBig Dataコース, Big Data指導, Big Dataインストラクター, Big Dataレーナー, Big Dataレーナーコース, Big Dataクラス, Big Dataオンサイト, Big Dataプライベートコース, Big Data1対1のトレーニング

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