ビッグデータ分析のためのデータサイエンスのトレーニングコース

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、Anacondaエコシステムを使用してパッケージとデータ分析ワークフローを単一のプラットフォームで管理および展開したいデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• Anacondaのコンポーネントやライブラリをインストールし設定する。
• Anacondaのコア概念、機能、および利点を理解する。
• Anaconda Navigatorを使用してパッケージ、環境、チャネルを管理する。
• Conda、R、Pythonパッケージをデータサイエンスと機械学習に使用する。
• 複数のデータ環境を管理するための実践的なユースケースやテクニックについて知る。

ビッグデータ分析は、大量の多様なデータセットを検証し、相関関係、隠れたパターン、その他の有用な洞察を見出すプロセスです。

医療業界には、非常に複雑で異種の医療および臨床データが膨大に存在します。ヘルスケアデータに対するビッグデータ分析の適用は、医療提供の改善につながる洞察を得る上で大きなポテンシャルを持っています。しかし、これらのデータセットの巨大さは、解析や臨床環境への実用的な応用において大きな課題をもたらしています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（リモート）では、参加者は一連の手動実習を通じてヘルスケアにおけるビッグデータ分析を学びます。

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：

• Hadoop MapReduce や Spark などのビッグデータ分析ツールのインストールと設定
• 医療データの特性を理解する
• 医療データに対処するためのビッグデータ技術の適用
• ヘルスケア応用におけるビッグデータシステムとアルゴリズムの研究

対象者

• 開発者
• データサイエンティスト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、そして多くの手動実践が含まれています。

注意事項

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、組織内でHadoopクラスターを設定、展開、管理したいシステム管理者を対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• Apache Hadoopのインストールと構成を行う。
• Hadoopエコシステムの4つの主要なコンポーネント（HDFS、MapReduce、YARN、およびHadoop Common）を理解する。
• Hadoop Distributed File System (HDFS)を使用して、クラスターを数百または数千のノードにスケーリングする。
• HDFSをオンプレミスのSpark展開のストレージエンジンとして設定する。
• Amazon S3やRedis、Elasticsearch、Couchbase、AerospikeなどのNoSQLデータベースシステムへのアクセスを設定する。
• Apache Hadoopクラスターのプロビジョニング、管理、監視、セキュリティ対策など、管理者としてのタスクを行う。

このインストラクター主導のライブトレーニング（日本、オンサイトまたはリモート）では、参加者は既存の大規模データストレージシステムや関連するソフトウェアアプリケーションおよびマイクロサービスと異なるストリーム処理フレームワークを設定し統合する方法を学びます。

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るようになります：

• Spark Streaming と Kafka Streaming のような異なるストリーム処理フレームワークをインストールおよび設定する。
• タスクに最も適したフレームワークを選択し理解する。
• データを連続的、並行的に、レコードごとに処理する。
• ストリーム処理ソリューションを既存のデータベース、データウェアハウス、データレイクなどと統合する。
• 企業アプリケーションおよびマイクロサービスに最も適したストリーム処理ライブラリを統合する。

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、Kaggleを使用してデータサイエンスのキャリアを学びたいと考えているデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• データサイエンスと機械学習について学ぶ。
• データ分析を探索する。
• Kaggleとその機能について学ぶ。

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、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。

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、データサイエンティストや開発者向けに設計されており、RAPIDSを使用してGPUアクセラレートされたデータパイプライン、ワークフロー、および可視化を構築し、XGBoost、cuMLなどの機械学習アルゴリズムを適用する方法を学ぶことができます。

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るようになります：

• NVIDIA RAPIDSを使用してデータモデルを構築するために必要な開発環境をセットアップする。
• RAPIDSの特徴、コンポーネント、および利点を理解する。
• GPUを活用してエンドツーエンドのデータと分析パイプラインを加速する。
• cuDFとApache Arrowを使用してGPUアクセラレートされたデータ準備とETLを実装する。
• XGBoostとcuMLアルゴリズムを使用して機械学習タスクを行う方法を学ぶ。
• cuXfilterとcuGraphを使用してデータ可視化とグラフ分析を構築する。

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、ビッグデータソリューションのためのデータ処理プラットフォームを構築したいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングが終了したとき、参加者は以下のことをできるようになります：

• ビッグデータの処理に使用されるデータパイプラインアーキテクチャを実装します。
• Apache MesosとDockerを使用してクラスタインフラストラクチャを開発します。
• SparkとScalaを使用してデータを分析します。
• Apache Cassandraを使用して非構造化データを管理します。

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、大量のデータを処理するために Apache Spark システムを設定し展開したいエンジニア向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが行えるようになります：

• Apache Spark をインストールおよび設定する。
• 大量のデータセットを迅速に処理し分析する。
• Apache Spark と Hadoop MapReduce の違いを理解し、どちらを使用すべきか判断できる。
• 他の機械学習ツールと Apache Spark を統合する。

Apache Spark の学習曲線は最初緩やかに上昇しますが、初めて成果を得るためには多くの努力が必要です。このコースは、最初の難しい部分を飛ばすことを目指しています。このコースを修了した参加者は、Apache Spark の基本を理解し、RDD と DataFrame を明確に区別し、Python と Scala API を学び、実行者とタスクを理解するなど、多くのスキルを身につけることができます。また、ベストプラクティスに基づいて、このコースはクラウド展開、Databricks および AWS に強い焦点を当てています。学生たちは、AWS EMR と AWS Glue の違いも理解し、AWS の最新の Spark サービスの一つである AWS Glue についても学びます。

対象者:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

目的:

このコースでは、Apache Spark の概要を紹介します。受講者は Big Data エコシステムにおける Spark の位置づけと、データ分析に Spark を使用する方法を学びます。Spark shell での対話型データ分析、Spark の内部構造、API、SQL、ストリーミング、機械学習、GraphX について説明します。

対象者:

開発者 / データアナリスト

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、Apache Spark 上で構築された Spark NLP を使用して自然言語テキスト処理モデルとパイプラインを開発、実装、スケーリングしたいデータサイエンティストや開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Spark NLP で NLP パイプラインの構築に必要な開発環境をセットアップします。
• Spark NLP の機能、アーキテクチャ、および使用上の利点を理解します。
• Spark NLP で利用可能な事前学習済みモデルを使用してテキスト処理を実装します。
• Spark NLP モデルの構築、訓練、スケーリング方法を学びます。
• 分類、推論、感情分析を実際のユースケース（臨床データ、顧客行動の洞察など）に適用します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は手順演習を通じてPythonとSparkを組み合わせてビッグデータを分析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をできるようになります：

• Pythonを使用してSparkでビッグデータを分析する方法を学ぶ。
• 現実の事例を模した演習を行う。
• PySparkを使用したビッグデータ分析のさまざまなツールと技術を利用する。

Spark SQLは、構造化データと非構造化データを処理するためのApache Sparkのモジュールです。Spark SQLは、データの構造や実行される計算に関する情報を提供します。この情報は最適化に使用されます。Spark SQLの一般的な用途には以下があります：
- SQLクエリの実行。
- 既存のHiveインストールからデータを読み取ります。

この講師主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はSpark SQLを使用してさまざまなタイプのデータセットを分析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 Able to できます：

• Spark SQLをインストールおよび構成します。
• Spark SQLを使用してデータ分析を行います。
• 異なる形式のデータセットをクエリします。
• データとクエリ結果を可視化します。

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化されたトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

Stratioは、ビッグデータ、AI、ガバナンスを統合したデータ中心のプラットフォームです。そのRocketとIntelligenceモジュールにより、エンタープライズ環境での迅速なデータ探索、変換、高度な分析が可能になります。

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、中級レベルのデータ専門家を対象とし、PySparkを使用してStratioのRocketとIntelligenceモジュールを効果的に活用することに焦点を当てます。ループ構造、ユーザー定義関数、および高度なデータロジックが重点となります。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下が Able to できます：

• RocketとIntelligenceモジュールを使用してStratioプラットフォームをナビゲートし、操作する。
• データの取り込み、変換、分析の文脈でPySparkを適用する。
• ループと条件ロジックを使用してデータワークフローと特徴エンジニアリングタスクを制御する。
• 再利用可能なデータ操作のため、PySparkでユーザー定義関数（UDFs）を作成および管理する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。