F# for Data Scienceのトレーニングコース

このインストラクターによるライブトレーニングは、Kaggleを使用してデータサイエンスを学び、キャリアを築き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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• データサイエンスと機械学習について学ぶ
。
• データ分析について学ぶ
。
• Kaggleとその仕組みについて学ぶ
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Modinを使ってPandasの並列計算を構築・実装し、より高速なデータ分析を行いたいと考えている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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Modinを使って大規模なPandasワークフローの開発を始めるために必要な環境をセットアップする。
• Modinの機能、アーキテクチャ、利点を理解する。
• Modin、Dask、Ray の違いを知る。
• ModinでPandasの操作を高速に実行できる。
• PandasのAPIと関数をすべて実装する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、RAPIDSを使用して、XGBoostやcuMLなどの機械学習アルゴリズムを適用し、GPUアクセラレーションによるデータパイプライン、ワークフロー、ビジュアライゼーションを構築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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• NVIDIARAPIDS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の機能、コンポーネント、および利点を理解する
。
• エンドツーエンドのデータおよび分析パイプラインを高速化するために GPU を活用する。
• cuDFとApache Arrowを使用して、GPUで高速化されたデータ準備とETLを実装する
。
• XGBoostとcuMLアルゴリズムで機械学習タスクを実行する方法を学ぶ
。
• cuXfilterとcuGraphを使用して、データの可視化を構築し、グラフ分析を実行します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、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キャプチャ、管理、デプロイすることを希望するデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Anacondaコンポーネントとライブラリをインストールし設定する。
• Anacondaのコアコンセプト、機能、利点を理解する。
• Anaconda Navigator を使用してパッケージ、環境、チャンネルを管理する。
• データサイエンスと機械学習のために Conda、R、Python パッケージを使用する。
• 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とテクニックを知ることができます。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、ArcGISでデータ空間プロジェクトを作成したいフィールドの生態学者や保全管理者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 空間データをビジュアライゼーションとして出力する。
• 実際のデータに対してジオスタティックスを実施する
。
• ArcGISを使用して空間データ分析、データ処理、マッピングを実施する
。
• ArcGISでプロジェクトの空間データを分析する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、GISプロセスの反復作業を自動化したいアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• PythonとArcGISツールを使用してGISアプリケーションを構築します。
• PythonのArcGISパッケージArcPyを使用して開発する。
• Pythonのオブジェクトクラスを使用して、マップ自動化のためのArcGISモジュールを適用する。

この訓練の終わりまで 参加者は:

最新のバージョン  of ArcGIS Pro を使用します。 ユーザインターフェースを調査し、アークGIS* Proの使用を评估し、オンライン内容を Manage, manipulation and analize 自身のデータデータを分析し、意味と創造方法でデータを分享します。

ArcGIS Proの最新のバージョンを使用します。

日本 での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、地理情報の収集、整理、管理、分析に ArcMap in ArcGIS を使用する方法を学びたい中級レベルの環境科学者および考古学者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

ArcMap と ArcGIS の基礎を理解します。社会的および考古学的要素に関する地理情報を収集、整理、管理、分析します。影響評価のために空間クエリを実行します。

地理情報システム（ GIS ）は、空間データまたは地理データをキャプチャ、保存、操作、分析、管理、および表示するために設計されたシステムです。頭字語GISは、地理情報システム（ GISサイエンス）で地理情報システムを研究する学問分野を指すために使用されることがあり、地理情報学のより広い学問分野内の大きな領域です。

Q GIS 、地理情報システム（ GIS ）ソフトウェアとして機能し、グラフィカルマップの作成とエクスポートに加えて、ユーザーが空間情報を分析および編集できるようにします。 Q GISは、ラスターレイヤーとベクターレイヤーの両方をサポートしています。ベクターデータは、ポイント、ライン、またはポリゴンフィーチャとして保存されます。ラスター画像の複数の形式がサポートされており、ソフトウェアは画像をジオリファレンスできます。要約すると、ユーザーはWindows、Mac、 Linux 、BSDで地理空間情報を作成、編集、視覚化、分析、および公開できます。

このプログラムは、最初のフェーズで、一般的な使用のためにQ GISインターフェイスを導入します。第2フェーズでは、PyQ GISを導入します。これは、特定のGIS機能を中心に独自のPythonプラグインを作成できるように、PythonコードまたはPythonアプリケーションにGIS機能を統合できるQ GIS Pythonライブラリです。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、データへのアクセス、分析、可視化のための3つの異なるアプローチを学びます。RDMSデータベースの紹介から始まり、SQL言語を使用したOracleデータベースへのアクセスとクエリーに焦点を当てます。次に、Python言語を使用してプログラムでRDMSデータベースにアクセスする方法について説明します。最後に、TIBCO Spotfireを使ってデータを視覚化し、グラフィカルに表示する方法を見ていきます；

コースの形式 インタラクティブな講義とディスカッション 演習と実習 ライブラボ環境での実習

このトレーニングは、データ分析のための高度なSpotfire Analystテクニックを習得したいビジネスアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 異なるチームメンバー間で可視化を共有する
。
• 役割とアクセス制御に基づいてソフトウェアへのアクセスを保護する
。
• マップチャートなどのビジュアライゼーションを作成する
。
• Rなどの統計計算言語をSpotfireに統合する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Spotfire Analystの基本的なデータ分析テクニックを学びたいビジネスアナリストやデータアナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• インストールと設定TIBCO Spotfire
。
• 異なるデータベースからデータを結合する
。
• 大規模なデータセットを可視化する。
• 複雑なダッシュボードの作成と共有
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、TIBCO Spotfire Xの人工知能機能を使用して、データの可視化、変換、分析を行いたいビジネス・アナリストやデータ・アナリストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• TIBCO SpotfireX.のインストールと設定を行う
。
• TIBCO SpotfireXの機能とアーキテクチャを理解する
。
• 拡張アナリティクスと予測アナリティクスの概念を理解する。
• Spotfire Xを使用してデータをロード、処理、可視化する方法を学びます。
• インタラクティブで拡張されたデータビジュアライゼーションを作成します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、マルチクラウドインフラの監視システムを構築したい開発エンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• あらゆるクラウドから企業を監視
。
• 自動スケーリングとリアルタイムの可視性を使用して、高度な監視システムを構築
。
• SensuAPIで監視システムを認証
。
• プログラムされた監視ワークフローをチームメンバー間で共有
。

Munin is an open-source monitoring tool that helps system administrators monitor resources such as servers, workstations, networks, SANs, applications, network devices, etc. It shows resource trends and provides insights into questions such as "what just happened to kill our performance?" It includes visualization tools and is available on various flavors of Linux and FreeBSD.

Format of the Course

• Heavy emphasis on hands-on practice. Most of the concepts are learned through samples, exercises and hands-on development.