Apache Kafka for Python Programmersのトレーニングコース

Apache Apexは、ストリームとバッチ処理を統合するYARNネイティブプラットフォームです。動作中のビッグデータを、スケーラブル、パフォーマンス、フォールトトレラント、ステートフル、安全、分散、簡単に操作できる方法で処理します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 Apache Apexの統合ストリーム処理アーキテクチャを紹介し、Apex on Hadoopを使用して分散アプリケーションを作成する方法を説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ソースとシンクのコネクタ、一般的なデータ変換などのデータ処理パイプラインの概念を理解する
• Apexアプリケーションの構築、スケーリング、最適化
• リアルタイムデータストリームを最小限のレイテンシで確実に処理します
• Apex CoreとApex Malharライブラリを使用して、迅速なアプリケーション開発を可能にします
• Apex APIを使用して、既存のJavaコードを作成して再利用する
• Apexを処理エンジンとして他のアプリケーションに統合する
• Apexアプリケーションの調整、テスト、スケーリング

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。
• たくさんの練習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

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リクエストするには、お問い合わせください。

Apache Stormは、リアルタイムビジネスインテリジェンスを可能にするために使用される配布されたリアルタイムコンピューティングエンジンです。 これは、アプリケーションが無制限のデータストリームを信頼性の高い処理を可能にすることによって行われます(例えば、 ストリーム処理)

"Storm is for real-time processing what Hadoop is for バッチ処理!"

このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者はインストールと設定の方法を学び、その後、リアルタイムでビッグデータを処理するためのアプリケーションの開発と導入を学びます。

このトレーニングに含まれるテーマのいくつかは以下のとおりです。

• 〔1〕 〔1〕 〔1〕 〔1〕 〔1〕 〔1〕
• 無制限データの処理
• 継続的な計算
• リアルタイム分析
• 配布されたRPCとETL処理

今すぐこのコースをお願いします!

観客

• ソフトウェアとETL開発者
• メインフレームプロ
• データ科学者
• 大型データアナリスト
• (3)専門家

コースの形式

• 参加講義、参加討論、練習、重い実践

このインストラクターによるライブ・トレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はライブ・ラボ環境でApache NiFiをデプロイし管理する方法を学びます。

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：

• Apachi NiFiのインストールと設定
。
• データベースやビッグデータレイクを含む、異種分散データソースからのデータ取得、変換、および管理
。
• データフローを自動化します。
• ストリーミング分析を可能にする。
• データ取り込みにさまざまなアプローチを適用する
。
• Big Dataをビジネスインサイトに変換する
。

このインストラクター主導のライブ・トレーニングでは、Apache NiFiを使用して多くのデモ拡張機能、コンポーネント、プロセッサを開発しながら、フローベースプログラミングの基礎を学びます。

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：

• NiFiのアーキテクチャとデータフローの概念を理解する
。
• NiFiとサードパーティのAPIを使って拡張機能を開発する
。
• 独自の Apache Nifi プロセッサをカスタム開発する
。
• 異種かつ一般的でないファイル形式やデータソースからリアルタイムデータを取得し、処理する
。

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) では、分散ストリームおよびバッチ データ処理の背後にある原則とアプローチを紹介し、参加者に Apache Flink でのリアルタイム データ ストリーミング アプリケーションの作成手順を説明します。

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。

データ分析アプリケーションを開発するための環境をセットアップします。 Apache Flink のグラフ処理ライブラリ (Gelly) がどのように機能するかを理解します。 Flink ベースのフォールト トレラントなデータ ストリーミング アプリケーションをパッケージ化、実行、監視します。多様なワークロードを管理します。高度な分析を実行します。マルチノード Flink クラスターをセットアップします。パフォーマンスを測定して最適化します。 Flink をさまざまな Big Data システムと統合します。 Flink の機能を他のビッグ データ処理フレームワークの機能と比較します。

Pandas は、構造化 (表形式、多次元、異種混合の可能性がある) および時系列データを操作するためのデータ構造を提供する Python パッケージです。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Pandasを使用して機械学習による予測分析を行い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でデータラングリングを行う
。
• 機械学習のためのETL操作を行う
。
• Pandasでデータの可視化を行う
。

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主導のライブトレーニングは、大規模なデータセットを構築、拡張、分析するために Python エコシステムと Dask を使用したいデータサイエンティストやソフトウェア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：

• DaskとPythonによるビッグデータ処理の構築を開始するための環境をセットアップします。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索します。
• DaskがどのようにPythonの並列コンピューティングを加速するかを理解します。
• Daskを使用してPythonエコシステム（Numpy、SciPy、Pandas）をスケールする方法を学びます。
• Dask 環境を最適化し、大規模なデータセットを処理する際に高いパフォーマンスを維持します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、PythonのFastAPIを使用して、RESTful APIをより簡単かつ迅速に構築、テスト、デプロイしたい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：

• PythonとFastAPIを使ってAPIを開発するために必要な開発環境をセットアップします。
• FastAPIライブラリを使ってAPIをより早く簡単に作成します。
• PydanticとOpenAPIに基づいてデータモデルとスキーマを作成する方法を学びます。
• SQLAlchemyを使ってAPIをデータベースに接続します。
• FastAPIツールを使ってAPIにセキュリティと認証を実装します。
• コンテナイメージをビルドし、Web APIをクラウドサーバーにデプロイする
。

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、FARM (FastAPI、React、および MongoDB) スタックを使用して動的で高性能かつスケーラブルな Web アプリケーションを構築したい開発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。

FastAPI、React、MongoDB を統合する必要な開発環境をセットアップします。 FARM スタックの主要な概念、機能、利点を理解します。 FastAPI を使用して REST API を構築する方法を学びます。 React で対話型アプリケーションを設計する方法を学びます。 FARM スタックを使用して、アプリケーション (フロントエンドおよびバックエンド) を開発、テスト、展開します。