Greenplumのアーキテクチャとデータモデリングのトレーニングコース

本講座は、日本にて実施されるインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、高度なスキルを有するデータ専門家を対象としています。参加者はデータ処理ワークフローの最適化やデータ整合性の確保、そして現代のビッグデータアプリケーションの複雑さに対応できる堅牢なデータレイクハウスソリューションの実装を目指します。

本講座終了時には、以下の能力を習得できるようになります：

• メタデータ管理やファイル構造を含むIcebergのアーキテクチャについて深く理解すること。
  
• 様々な環境で最適なパフォーマンスが得られるようIcebergを設定し、複数のデータ処理エンジンと統合すること。
  
• 大規模なIcebergテーブルの管理や複雑なスキーマ変更、パーティション構成の進化に対応すること。
  
• 大量データセットにおいてクエリパフォーマンスとデータスキャン効率を最適化する技術を習得すること。
  
• 分散環境下におけるデータ整合性の維持、トランザクション保証の管理、障害対応メカニズムの実装を行うこと。
  

本コースは講師によるライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）であり、初心者レベルのデータ関連職種の方々を対象としています。受講後には、大規模なデータセットの管理やデータ整合性の確保、処理ワークフローの最適化にApache Icebergを効果的に活用できる知識とスキルが身につきます。

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：

• Apache Icebergのアーキテクチャや機能、利点をしっかり理解できるようになる
• テーブルフォーマット、パーティショニング、スキーマ進化、タイムトラベル機能について学べる
• さまざまな環境にApache Icebergをインストール・設定できるようになる
• Icebergテーブルの作成、管理、操作が行えるようになる
• 他のテーブルフォーマットからIcebergへのデータ移行手順を理解できるようになる

本講座は日本にて実施されるインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは現地開催）で、Google ColabおよびApache Sparkを用いてビッグデータ処理と分析を行いたい中級レベルのデータサイエンティストやエンジニア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：

• Google ColabおよびSparkを用いてビッグデータ環境を構築する
• Apache Sparkを活用して大規模なデータセットを効率的に処理・分析する
• 協働可能な環境でビッグデータの可視化を行う
• Apache Sparkとクラウドベースツールとの連携を実現する

技術の進歩と情報の増加は、政府を含む多くの産業におけるビジネスの進め方を根本から変革しています。モバイルデバイスやアプリケーション、スマートセンサーや機器、クラウドコンピューティングソリューション、市民向けポータルの急速な成長により、政府におけるデータ生成とデジタルアーカイブのペースは加速しています。デジタル情報が拡大し、複雑さを増すにつれて、情報管理、処理、保存、セキュリティ、および廃棄処理もまたより複雑になります。新しいキャプチャ、検索、発見、および分析ツールは、組織が非構造化データからインサイトを得るのを助けています。政府市場は、情報が戦略的資産であると認識し、構造化および非構造化の両方の情報を保護、活用、分析して、より良いサービス提供とミッション要求の達成を目指すための転換点に達しています。政府リーダーがデータ駆動型組織の進化を推進し、ミッションを成功裏に達成しようとする中で、イベント、人々、プロセス、情報間の依存関係を相関付けするための基盤を築いています。

高付加価値な政府ソリューションは、最も革新的な技術のマッシュアップから生み出されるでしょう：

• モバイルデバイスとアプリケーション
• クラウドサービス
• ソーシャルビジネス技術とネットワーキング
• ビッグデータとアナリティクス

ビッグデータは、知的産業ソリューションの一つであり、大規模なデータ量——関連するものも非関連するものも、構造化されたものも非構造化されたものも——を分析することで明らかになるパターンに基づいて行動を起こすことで、政府のより良い意思決定を可能にします。

しかし、これらの成果を達成するには、単に莫大な量のデータを蓄積するだけでは远远不够です。「これらの大量のビッグデータの意味を理解するには、広大で多様な情報ストリームから有用な知識を分析し、抽出できる最先端のツールと技術が必要です」と、ホワイトハウスの科学技術政策局（OSTP）のトーマス・カリル氏とフェン・ジャオ氏はOSTPブログの記事で述べています。

ホワイトハウスは、2012年に全国ビッグデータ研究開発イニシアチブを設立することで、機関がこれらの技術を見つけるのを助ける一歩を踏み出しました。このイニシアチブには、ビッグデータの爆発的な増加と、それを分析するために必要なツールを最大限に活かすために2億ドル以上の資金が充てられていました。

ビッグデータが提起する課題は、その約束する可能性が希望に満ちているのと同じくらい恐ろしいものです。データを効率的に保存することはその課題の一つです。常に予算は厳しく、機関はストレージのメガバイト当たり価格を最小限に抑え、ユーザーが必要とするときに、必要な形式でデータに簡単にアクセスできるようにする必要があります。大量のデータのバックアップは、この課題をさらに高めます。

データを効果的に分析することもまた、主要な課題の一つです。多くの機関は、データの山の中を篩い、より効率的に運営するのに役立つトレンドを発見できるようにする商用ツールを使用しています。（MeriTalkによる最近の研究では、連邦政府のIT責任者は、ビッグデータがミッション目標の達成と同時に5,000億ドル以上を節約するのに役立ちると考えている。）

カスタム開発されたビッグデータツールも、機関がデータを分析するニーズに対応しています。例えば、オークリッジ国立研究所の計算データアナリティクスグループは、他の機関に対してPiranhaデータアナリティクスシステムを公開しています。このシステムは、大動脈瘤が発生する前に医師に警報を発する関連性を見つける医療研究者を支援してきました。また、履歴書を篩い、候補者を採用マネージャーと結びつけるようなより一般的なタスクにも使用されています。

日本で開催される本インストラクター主導のライブトレーニングを修了した受講者は、ビッグデータおよびそれに付随する技術・手法・ツールについて実務レベルの理解を得ることができます。

演習を通じて学びを実践する機会があり、グループディスカッションやインストラクターからのフィードバックも重要な要素となります。

講座ではまずビッグデータに関する基本概念の紹介から始め、次にデータ分析用のプログラミング言語と手法へと進みます。最後には、ビッグデータ保存・分散処理・スケーラビリティを支えるツールやインフラについても説明します。

このインストラクター主導の実演付きトレーニング（オンラインまたは対面）は、DatabricksとPySparkを使用してスケーラブルなデータパイプラインを構築し、既存のSQLワークフローを移行したいと考えているデータエンジニア、データアナリスト、およびデータ専門家を対象としています。

Apache NiFiは、オープンソースのフローベースデータ統合・イベント処理プラットフォームです。ウェブベースのUIときめ細かな制御機能により、さまざまなシステム間でリアルタイムにデータを自動的にルーティングし、変換したり調整することが可能です。

本講座はインストラクターによる対面またはオンライン形式の実践トレーニングであり、運用環境においてNiFiデータフローを展開・管理・保護・最適化したい中級レベルの管理者およびエンジニアを対象としています。

受講を完了すると、参加者は以下のスキルを習得できます：

• Apache NiFiクラスターのインストール、設定、保守作業
• さまざまなソースおよびターゲット間でのデータフローの設計・管理
• フロー自動化やルーティング、変換のロジック実装
• パフォーマンス最適化、運用状況のモニタリングおよび問題解決

講座形式について

• 実際の事例を踏まえた対話式講義
• フローの構築・展開・管理を行う実習課題
• 実環境を想定したシナリオベースの演習
  

カスタマイズ可能な内容について

• 本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にご相談ください。
  

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。

この講座はインストラクターによるライブ研修で日本（オンラインまたは現地開催）であり、非常に大量のデータを処理するためにApache Sparkシステムを導入したいエンジニア向けです。

本研修を修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• Apache Sparkをインストールおよび設定する。
• 非常に大きなデータセットを素早く処理・分析する。
• Apache SparkとHadoop MapReduceの違いや、どちらを使うべきかを理解する。
• 他の機械学習ツールとApache Sparkを連携させる。

日本（オンラインまたは現地開催）で行われるこのインストラクター主導のライブトレーニングは、Sparkクラスターの導入・保守・最適化を目指す初心者から中級レベルのシステム管理者向けです。

講座終了時には受講生は以下のことが可能になります：

• さまざまな環境においてApache Sparkをインストールおよび設定する
• クラスターリソースの管理やSparkアプリケーションの監視を行う
• Sparkクラスターのパフォーマンスを最適化する
• セキュリティ対策を実施し、高可用性を確保する
• 一般的なSpark関連の問題のデバッグおよびトラブルシューティングを行う

初めてApache Sparkを利用する際は、学習に要する労力がかなり大きく、最初の成果を得るまでには相当な努力が必要です。本コースでは、この難しい第一段階を乗り越えることを目的としています。受講後には、Apache Sparkの基礎知識を習得し、RDDとDataFrameの違いを明確に理解できるようになります。また、PythonおよびScala用APIの使い方や、エグゼキュータやタスクといった概念についても習得します。
加えて、ベストプラクティスに基づき、特にクラウド環境での導入を重視し、DatabricksやAWSに関する知識を深めていただきます。さらに、AWSが提供する最新のSpark関連サービスであるAWS Glueと、従来からあるAWS EMRとの違いについても明確に理解できるようになります。

対象者：

データエンジニア、DevOps担当者、データサイエンティスト

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。

日本にて開催されるこの講師主導型の実践研修は、Spark、Hadoop、Pythonを用いて大規模かつ複雑なデータセットを処理・分析・変換したいと考える開発者向けに設計されています。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• Spark、Hadoop、Pythonを用いてビッグデータ処理を開始するための環境設定を行う。
• SparkおよびHadoopの機能・主要コンポーネント・アーキテクチャを理解する。
• ビッグデータ処理においてSpark、Hadoop、Pythonを連携させる方法を習得する。
• Sparkエコシステムに含まれる各種ツール（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Flume）の利用法を把握する。
• NetflixやYouTube、Amazon、Spotify、Googleと同様の協調フィルタリング方式のレコメンデーションシステムを構築する。
• Apache Mahoutを活用して機械学習アルゴリズムを大規模化させる。

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。