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コース概要

Google ColabおよびApache Sparkの紹介

  • Google Colabの概要
  • Apache Spark入門
  • Google Colab上でのSpark環境設定方法

Apache Sparkによるデータ処理

  • RDDおよびDataFramesの取り扱い方法
  • 大規模なデータセットの読み込みと処理手法
  • ​構造化データのクエリ用としてSpark SQLを利用する方法

Sparkによる高度な分析技法

  • Spark MLlibを用いた機械学習の実践
  • リアルタイムデータ分析の実施法
  • Sparkを活用した分散型コンピューティング手法

Google Colabにおける可視化と協働作業

  • 人気の高い可視化ライブラリをColabに組み込む方法
  • Colabノートブックを用いたチームでの共同作業手法
  • 解析結果の共有・エクスポート方法

ビッグデータワークフローの最適化方法

  • Sparkパフォーマンス向上のためのチューニング手法
  • メモリおよびストレージ使用量を最適化する方法
  • 大規模データセット向けワークフローのスケーリング手法

クラウドにおけるビッグデータ活用法

  • Google Colabと各種クラウドツールとの連携方法
  • ビッグデータ保存用としてのクラウドストレージ活用法
  • 分散型クラウド環境におけるSpark利用技法

実例研究およびベストプラクティス

  • 現実世界でのビッグデータ活用事例の紹介
  • Apache SparkおよびColabを使用した具体例の解説 </li>
  • ビッグデータ分析におけるベストプラクティスの提示 </li>

まとめおよび今後のステップ紹介

要求

  • データサイエンスに関する基礎知識
  • Apache Sparkの基本的な理解
  • Pythonプログラミングスキル

対象者

  • データサイエンティスト
  • データエンジニア
  • ビッグデータ業務に携わる研究者の方々
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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