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 期間 42 時間

コース概要

ビッグデータエコシステムへの入門

  • 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違い
  • スケーラビリティのためのデータ保存戦略

Apache Sparkによる高度なデータ処理

  • パフォーマンスのための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利用

大規模機械学習

  • 分散型モデルトレーニング技術
  • 大規模データセットにおけるハイパーパラメータチューニング
  • ビッグデータ環境でのモデルデプロイメント

ビッグデータ向け深層学習

  • TensorFlowとPyTorchをSparkと統合する
  • 分散型深層学習トレーニングパイプライン
  • 画像、テキスト、時系列分析の使用事例

リアルタイムアナリティクス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のモニタリングとアラート

データガバナンス、セキュリティ、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におけるアクセス制御と暗号化
  • 大規模アナリティクスにおける倫理的配慮

ビジネスインテリジェンスとのビッグデータ統合

  • ビッグデータ向けのデータ可視化とダッシュボード
  • ビッグデータパイプラインとBIツールの接続
  • 高度なアナリティクスによるビジネス成果の創出

まとめと次のステップ

要求

  • データ分析および統計モデリングの概念に対する強力な理解
  • Python、R、Scalaなどのデータ処理ツールおよび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に関する知見

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
  • 高度なアナリティクスワークフローの設計・実装を目指すシニアアナリスト
  • 革新的なデータ駆動型ソリューションに注力する研究開発(R&D)専門家

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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