データ分析と可視化による意思決定のトレーニングコース
データ分析は、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援するためにデータを検査、クリーニング、変換、モデル化するプロセスです。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの専門家向けに設計されており、パフォーマンスと意思決定支援のためにデータを効果的に管理、分析、可視化する方法を学ぶことができます。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- データベースを作成および管理する。
- 回帰、分類、基本的な機械学習モデルを適用する。
- Excel と Power BI を使用して動的レポートとダッシュボードを開発する。
- 統計的手法を使用して意思決定を支援し、トレンドを分析する。
コースの形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズ版を希望する場合は、お問い合わせください。
コース概要
データ管理の概要
- データハンドリングと保管の概要。
- データベースの基本とテーブル作成。
- リレーショナルモデルの導入。
基本的なデータ分析手法
- 記述統計と分布。
- ヒストグラムと制御チャート。
- データの層別化と処理。
意思決定のためのデータモデリング
- データモデリング概念の導入。
- カレンダーテーブルと階層。
- フィールド関係とテーブル結合。
動的レポートツール
- Excel、Power Query および DAX の使用。
- Excel でのダッシュボード作成。
- Power Pivot を使用したデータの編集とソース管理。
適用統計手法
- 基本的な回帰と分類。
- 予測モデルと解釈。
- 実践的なデータ分析シナリオ。
データサイエンス概念の導入
- データサイエンスの基本。
- パターンとトレンド検出のためのツール。
- 簡単な機械学習手法。
データ主導の意思決定
- 意思決定に向けたレポート評価。
- 結果を効果的に伝える。
- 事例と実際のアプリケーション。
まとめと次ステップ
要求
- 基本的なコンピュータ操作の理解。
- スプレッドシートと基本的なデータ形式の経験。
- Microsoft Office ツールの使用に関する知識。
対象者
- 環境保護管理者。
- データエンジニアおよびアナリスト。
- データ主導の意思決定ツールを求める専門家。
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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- Prometheus で高度なアラートルールを作成および管理します。
- Webhook を使用して外部ツールと Prometheus Alertmanager を統合します。
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- Grafana を使用してアラートを効果的に可視化および管理します。
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- 効果的なダッシュボードの設計に関するベストプラクティスを理解する。
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- Prometheus 用にアプリケーションをインストルメント化してカスタムメトリクスをエクスポートする。
- Grafana のダッシュボードを作成し、設定してカスタムメトリクスを可視化する。
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- Grafanaを高可用性のために設定する。
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- 高度な Grafana の概念とコンポーネントについて深く理解します。
- テンプレート変数と動的なダッシュボードを使用してデータ視覚化を強化します。
- Grafana クエリ言語を使用して複雑なクエリを実行します。
- Grafana のスケーリング、パフォーマンスの最適化、および高可用性を確保するためのベストプラクティスを学びます。
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- 可観測性と監視の違いを理解します。
- Grafana サーバーをインストールし、設定します。
- Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch などのさまざまなデータソースを構成し、接続します。
- ダッシュボードとチャートを作成し、管理し、カスタマイズします。
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- プラグインをインストールし、管理して Grafana の機能を拡張します。
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このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- Grafanaで異なる可視化方法を使用してダッシュボードを作成およびカスタマイズする。
- 監視のためのアラートと通知を実装する。
- ユーザーアカウント、チーム、および権限を管理する。
- ハードウェアやソフトウェアの在庫を含むIT資産を効果的に管理する。
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このトレーニング終了時には、参加者は以下が able になるでしょう:
- システムやアプリケーションに関するメトリックを集約し可視化する。
- アプリケーションのメトリックを収集するためのStatsDクライアントを作成する。
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- バックエンドパフォーマンスから洞察を得る。
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- ユーザーの操作(グラフバーをクリックなど)に反応するダッシュボードを作成する
- 新しいタブを開くことなく、その場で更新されるビジュアル詳細ビューを実装する
- 選択フィルターに基づいて円グラフや詳細パネルを設定する
- ユーザー入力とリアルタイムデータに反応する動的な閾値を使用する
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このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- Grafana と Prometheus の目的と主要な機能を理解する。
- Linux 環境に Grafana と Prometheus をインストールおよび構成する。
- Grafana で基本的なデータソースとダッシュボードの設定を行う。
- Prometheus を使用してシステムメトリクスを監視し、データを可視化する。
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14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、クラウドオブザーバビリティをGrafanaとPrometheusを使用して強化したい中級レベルのクラウドエンジニアおよびDevOpsエンジニア向けです。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です:
- GrafanaとPrometheusをクラウドプラットフォームに統合するメリットを理解する。
- クラウドベースのリソースの監視用にPrometheusを設定する。
- クラウドサービスメトリクスの可視化のためにGrafanaを構成する。
- クラウドネイティブツールと統合を使用して監視のスケーラビリティを活用する。
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このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級者から上級者の IT プロフェッショナルを対象としており、Grafana を Prometheus および複数のデータソースと統合し、アクション可能な可視化やアラートを作成する方法を学びます。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- Grafana と Prometheus の本番環境用のセットアップをインストールおよび構成します。
- SQL、Elasticsearch、InfluxDB、クラウド API などの複数のデータソースを統合します。
- 変数、テンプレート、変換、アラートを使用して高度なダッシュボードを作成します。
- データモデリング、パフォーマンスチューニング、ユーザー アクセス制御に関するベストプラクティスを適用します。
コースの形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手順実装。
コースのカスタマイズ オプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。
GrafanaとPrometheusを使用した監視
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、GrafanaとPrometheusを使用してコアの監視スキルを開発したい初心者レベルのシステム管理者やDevOpsエンジニア向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- IT環境における監視の目的と重要性を理解する
- GrafanaとPrometheusを基本的な監視タスクにインストールおよび構成する
- シンプルなダッシュボードとアラートを作成してシステムパフォーマンスを可視化する
- システムの可用性とパフォーマンスの監視に関するベストプラクティスを適用する
Prometheus と Grafana を使用した Kubernetes の監視
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、Prometheus と Grafana を使用して Kubernetes クラスタの監視スキルを向上させたい上級レベルの Kubernetes 管理者および DevOps エンジニア向けです。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます:
- Kubernetes の監視に Prometheus と Grafana を設定する
- ポッド、ノード、サービスの主要メトリクスを監視する
- クラスタの健全性とパフォーマンスを可視化する動的なダッシュボードを作成する
- 問題の予防的解決に向けたアラート戦略を実装する
- Kubernetes 環境での監視ソリューションのスケーリングに関するベストプラクティスを適用する
大規模環境でのPrometheusとGrafanaのスケーリングと最適化
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、大規模環境でPrometheusとGrafanaを効果的に管理およびスケールアップしたい中上級レベルのDevOpsエンジニアやSRE向けです。
このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下のことをできるようになります:
- 大規模かつ分散環境向けにPrometheusとGrafanaを設計する
- 高トラフィックシステム向けにPrometheusのパフォーマンスを最適化する
- 大規模データセットと複雑な可視化のためにGrafanaを構成する
- 高度なトラブルシューティングとスケーラビリティ戦略を実装する