コース概要

Google ColabとApache Sparkの紹介

  • Google Colabの概要
  • Apache Sparkの紹介
  • Google ColabでSparkをセットアップする方法

Apache Sparkを使用したデータ処理

  • RDDsとDataFramesの使用
  • 大量のデータセットの読み込みと処理
  • 構造化データのクエリにSpark SQLを使用する

Sparkを使用した高度な分析

  • Spark MLlibを使用した機械学習
  • リアルタイムデータ分析の実行
  • 分散コンピューティングとSpark

Google Colabでの可視化と協調作業

  • 人気の可視化ライブラリとの統合
  • Colabノートブックを使用した協調ワークフロー
  • 結果の共有とエクスポート

ビッグデータワークフローの最適化

  • 性能向上のためのSparkチューニング
  • メモリとストレージ使用量の最適化
  • 大量のデータセット向けワークフローのスケーリング

クラウド上のビッグデータ

  • Google Colabとクラウドベースのツールの統合
  • ビッグデータ用のクラウドストレージの使用
  • 分散クラウド環境でのSparkの使用

ケーススタディとベストプラクティス

  • 実際のビッグデータアプリケーションのレビュー
  • Apache SparkとColabを使用したケーススタディ
  • ビッグデータ分析のベストプラクティス

まとめと次なるステップ

要求

  • データサイエンス概念の基本的な知識
  • Apache Sparkに関する知識
  • 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
  • ビッグデータを扱う研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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