コース概要

データ集約型プラットフォームエンジニアリングの基礎

  • データ集約型アプリケーションの概要
  • ビッグデータのプラットフォームエンジニアリングにおける課題
  • データ処理アーキテクチャの概要

データモデリングと管理

  • スケーラビリティのためのデータモデリングの原則
  • データストレージオプションと最適化
  • 分散環境でのデータライフサイクル管理

ビッグデータ処理フレームワーク

  • Hadoop、Spark、Flinkなどのビッグデータ処理ツールの概要
  • バッチ処理とストリーミング処理
  • ビッグデータ処理パイプラインの設定

リアルタイムアナリティクスプラットフォーム

  • リアルタイムアナリティクスのアーキテクチャ設計
  • Kafka Streams、Apache Stormなどのストリーミング処理エンジン
  • リアルタイムダッシュボードとビジュアル化の構築

データパイプラインのオーケストレーション

  • Apache Airflowなどによるワークフローマネージメント
  • 効率性のためのデータパイプラインの自動化
  • データパイプラインの監視とアラート

プラットフォームのセキュリティとコンプライアンス

  • データプラットフォームのセキュリティベストプラクティス
  • データプライバシーと規制準拠の確保
  • 安全なデータアクセスコントロールの実装

パフォーマンストーニングと最適化

  • データスループットとラティエンシーの最適化技術
  • データ集約型プラットフォームのスケーリング戦略
  • パフォーマンスベンチマーキングと監視

事例研究とベストプラクティス

  • 成功したデータプラットフォーム実装の分析
  • 業界リーダーからの教訓
  • データ集約型プラットフォームエンジニアリングにおける新規トレンド

総括プロジェクト

  • データ集約型アプリケーション向けのプラットフォームソリューションの設計
  • データ処理パイプラインのプロトタイプ実装
  • プラットフォームのパフォーマンスとスケーラビリティの評価

まとめと次ステップ

要求

  • 基本的なデータ構造とアルゴリズムの理解
  • Java、Scala、またはPythonプログラミングの経験
  • データベースとSQLの基本概念の知識

対象者

  • ソフトウェア開発者
  • データエンジニア
  • テクニカルリード
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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