データエンジニアリングのためのDatabricksとPySparkのトレーニングコース

Azure Databricksは、Apache SparkおよびMicrosoft Azureエコシステムを利用してビッグデータ分析や機械学習を実現するクラウドベースの協働型プラットフォームです。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）で、Azure Databricksを用いて金融分野向けの機械学習モデルを設計・構築・展開したい中級レベルのデータ関連専門家を対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Azure Databricks上で金融データを用いた機械学習モデルの構築および訓練
• MLflowを活用した実験管理・モデル運用・ソリューションの展開
• 金融分野における異常検出、リスク評価、トレンド予測へのモデルの適用
• 継続的な評価を可能にする拡張性の高いMLパイプラインとの統合

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 多数の演習問題および実践的練習
• 実際の環境での手を動かした実装体験

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をニーズに合わせて調整したい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

このインストラクター主導の実習形式トレーニング（日本にて開催、オンラインまたは会場での受講可）は、Databricksを用いてデータ分析ソリューションを構築・運用したいデータサイエンティストや開発者向けです。

本講座の終了時には、受講生は以下のことを実現できるようになります：

• Databricksのセットアップと設定を行う
• DatabricksとApache Sparkがどのように連携するかを理解する
• Databricks内でデータを読み込んで変換する方法を習得する

Databricksは、Spark、Delta Lake、そしてガバナンス機能としてのUnity Catalogを統合したLakehouseプラットフォームであり、スケーラブルなデータエンジニアリングや分析ワークフローを実現します。

本コースは講師によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、データエンジニアリングの知識を持つ中級レベルの技術管理者を対象としています。受講者は、複雑な手続き型OLAPロジックをDatabricksやSpark、Delta Lake、Unity Catalogを用いてLakehouseアーキテクチャへ移行する方法を学びます。

本コース修了後、受講者は以下のことが可能になります：

• LakehouseアーキテクチャおよびBronze→Silver→Gold（メダリオンパターン）の概念を説明できる。
• ストアドプロシージャに記載されたロジックを、Spark DataFrameやノートブック実装へ変換できる。
• Delta Lakeを活用して増分データの取り込みやマージ処理、最適化ルーチンを設計・実装できる。
• Databricks Workflowsを用いてバージョン管理やテスト、ガバナンス対応も含むエンドツーエンドのパイプラインを構築できる。

コース形式について

• 講師主導の集中セッションで、実践的なデモンストレーションや解説を交えて進められます。
• 毎日、実際のデータセットを用いた移行演習が行われるハンズオン形式です。
• コードレビューやパフォーマンスチューニングの演習、ワークフロー連携の練習も含まれます。

カスタマイズオプションについて

• 本コースはお客様の環境やデータセット、ガバナンス要件に合わせて調整が可能です。詳細についてはご相談ください。

Databricksは、協働型環境下でビッグデータや機械学習の処理を行うための統合分析プラットフォームです。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）であり、金融関連の用途においてDatabricksを使って大規模なデータ分析を行いたい、初心者から中級レベルのデータアナリストや金融業界の専門家向けに設計されています。

受講を完了すると、以下のことができるようになります：

• Databricksノートブックを利用して財務関連データセットの照会・分析を行う。
• レポート作成やインサイト抽出のために生の財務データを整理・変換する。
• 業績管理用のダッシュボードや可視化資料を作成する。
• 共有されたノートブック上でチームメンバーとリアルタイムに協力作業を行う。

講座形式

• 双方向性の高い講義およびディスカッション。
• 豊富な演習問題や実践課題を用意している。
• 実際に操作可能なラボ環境での実地訓練が行える。

講座内容のカスタマイズについて

• ご要望に合わせたカスタマイズ版講座も承っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

この研修では、PySparkを用いてスケーラブルなデータ処理および機械学習ワークフローを構築するための実践的な入門内容をお伝えします。受講者は、現代のビッグデータエコシステムにおいてApache Sparkがどのように機能し、分散型コンピューティングの原理を用いて大規模なデータセットを効率的に処理するかについて学びます。

日本にて行われるこの講師主導型実践トレーニングでは、受講者は演習問題を通じてPythonとSparkを用いてビッグデータを分析する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、以下のことが可能になります：

• PythonとSparkを活用してビッグデータを効率的に分析する方法を習得する。
• 現実世界のシナリオを想定した演習問題に取り組む。
• PySparkを用いて多様なツールや手法による大規模データ解析を行う。

Stratioは、ビッグデータ、人工知能、データガバナンスを一元的に統合するデータ指向型プラットフォームです。そのRocketモジュールとIntelligenceモジュールにより、企業環境において迅速なデータ探索、変換処理および高度な分析が可能となります。

本講座は、Stratio上でPySparkを活用し、RocketおよびIntelligenceモジュールを効果的に利用したい中級レベルのデータ関連従事者向けのインストラクター主導型実習形式のトレーニングです。ループ構造やユーザー定義関数の作成方法、高度なデータ処理ロジックなどを重点的に学びます。

本講座終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• Stratioプラットフォーム内でRocketおよびIntelligenceモジュールを用いた作業方法を理解する。
• データ取り込み、変換処理、分析の各フェーズにおいてPySparkを正しく適用できるようになる。
• ループ構造や条件分岐ロジックを用いて、データ処理フローや特徴量生成作業を制御できるようになる。
• PySparkにおける再利用可能なデータ処理を行うためのユーザー定義関数（UDF）の作成・管理手法を習得する。

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 豊富な演習課題や実践練習の機会が用意されている。
• 実際の環境下で手を動かしながら学ぶライブラボ形式の実習も実施される。

カスタマイズオプションについて

• 本講座内容のカスタマイズ希望の方は、ご要望を伺うためお問い合わせください。