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コース概要

ビッグデータエコシステム入門

  • 各種ビッグデータ技術およびアーキテクチャの概要説明
  • バッチ処理とリアルタイム処理の比較解説
  • スケーラビリティを考慮したデータ保存戦略について

Apache Sparkによる高度なデータ処理

  • Sparkジョブのパフォーマンス最適化手法
  • 複雑な変換・操作処理の応用事例
  • 構造化ストリーミングデータの取り扱い方法

大規模環境における機械学習手法

  • 分散処理環境下でのモデル学習技術の適用
  • 膨大なデータセットに対する最適化パラメータ探索方法
  • ビッグデータ環境へ機械学習モデルを展開・実装する手順

ビッグデータ向けの深層学習手法

  • TensorFlowやPyTorchとSparkとの統合手法
  • 分散環境下での深層学習訓練パイプラインの構築方法
  • 画像・テキスト・時系列データ分析における活用事例紹介

リアルタイム解析とデータストリーミング技術

  • Apache Kafkaによる高速データ取り込み手法
  • 様々なストリーム処理フレームワークの紹介
  • リアルタイムシステムにおけるモニタリングおよび警告機能実装方法

データガバナンス・セキュリティ・倫理的側面

  • 個人情報保護や法規制要件への対応策
  • ビッグデータ環境におけるアクセス制御および暗号化技術
  • 大規模解析実施時の倫理的配慮事項について考察

ビジネスインテリジェンスとの統合手法

  • ビッグデータ活用に向けた視覚化技術およびダッシュボード設計
  • 各種BIツールと連携させるためのデータパイプラインの構築方法
  • 高度な分析手法を駆使したビジネス成果向上の実現手法

まとめおよび今後の取り組み方向性について

要求

  • データ分析および統計モデリングに関する確かな基礎知識
  • Python、R、Scalaなどのプログラミング言語やデータ処理ツールの使用経験
  • HadoopやSparkなど分散コンピューティングフレームワークへの親しみやすさ

対象者

  • 大規模データ処理および予測分析の習得を目指すデータサイエンティスト
  • 高度な解析ワークフローの設計・実装に取り組む上級アナリスト
  • 革新的なデータ活用ソリューションの開発に携わる研究開発者
 42 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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