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コース概要
Big Dataエコシステムの紹介
- ビッグデータ技術とアーキテクチャの概要
- バッチ処理とリアルタイム処理の比較
- スケーラビリティのためのデータストレージ戦略
Apache Sparkを使用した高度なデータ処理
- パフォーマンス向上のためのSparkジョブの最適化
- 高度な変換とアクション
- 構造化ストリーミングの取り扱い
大規模での機械学習
- 分散モデル訓練手法
- 大量データセットでのハイパーパラメータ調整
- ビッグデータ環境でのモデル展開
ビッグデータの深層学習
- TensorFlowとPyTorchをSparkに統合する
- 分散深層学習訓練パイプライン
- 画像、テキスト、時系列分析のユースケース
リアルタイム分析とデータストリーミング
- ストリーミングデータ取り込みのためのApache Kafka
- ストリーム処理フレームワーク
- リアルタイムシステムでの監視とアラート
データガバナンス、セキュリティ、および倫理
- データプライバシーとコンプライアンス要件
- ビッグデータシステムでのアクセス制御と暗号化
- 大規模分析における倫理的考慮事項
ビッグデータとビジネスインテリジェンスの統合
- ビッグデータ用のデータ可視化とダッシュボード作成
- BIツールへのビッグデータパイプライン接続
- 高度な分析を活用したビジネス成果の達成
まとめと次のステップ
要求
- データ分析と統計モデリング概念の深い理解
- Python、R、Scalaなどのデータ処理ツールやプログラミング言語の使用経験
- HadoopやSparkなどの分散コンピューティングフレームワークへの熟悉性
対象者
- 大規模データ処理と予測分析をマスターしたいデータサイエンティスト
- 高度な分析ワークフローを設計および実装するためのシニアアナリスト
- 革新的なデータ駆動型ソリューションに焦点を当てるR&Dプロフェッショナル
42 時間
お客様の声 (4)
実践的な例を通じて、プログラムの動作を実際に体感することができました。理論的な概念と実際の応用との関連性についても、よく説明されており、統合されました。
Ian - Archeoworks Inc.
コース - ArcGIS Fundamentals
機械翻訳
彼がカバーしたすべてのトピックと例。また、それらが私たちの日常業務でどのように役立つかを説明しました。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
コース - QGIS for Geographic Information System
機械翻訳
トレーニングをとても楽しみました。すべてのモジュールが、仕事で解決しようとしている問題に適用できると感じました。Jupyter Notebookとの統合は非常に印象的でした。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
コース - Python for Geographic Information System (GIS)
機械翻訳
トレーニングで最も気に入ったのは、組織と場所でした。
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
機械翻訳