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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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