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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とは何か
- ビッグデータ向け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
- スケーラビリティを考慮したデータモデリングの原則
- データストレージの選択肢と最適化手法
- 分散環境におけるデータライフサイクルの管理方法
ビッグデータ処理フレームワーク
- Hadoop、Spark、Flinkといったビッグデータ処理ツールの概要
- バッチ処理とストリーム処理の違い
- ビッグデータ処理パイプラインの構築手順
リアルタイム分析プラットフォーム
- リアルタイム分析向けのアーキテクチャ設計
- Kafka StreamsやApache Stormといったストリーム処理エンジンの利用法
- リアルタイムダッシュボードおよび可視化機能の実装方法
データパイプラインのオーケストレーション
- Apache Airflowなどを用いたワークフロー管理手法
- 効率性向上を目的とした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およびアラート機能の実装
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におけるセキュリティ対策のベストプラクティス
- データプライバシーおよび規制要件への準拠方法
- 安全なデータアクセス制御機構の導入手法
パフォーマンスチューニングと最適化
- データ処理量や遅延時間を改善するためのテクニック
- データ集約型プラットフォームをスケールアウトさせる戦略
- パフォーマンス評価およびモニタリング手法
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導入例の分析
- 業界先駆者から得られる教訓
- データ集約型プラットフォームエンジニアリングの最新動向
最終プロジェクト
- 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を設計する。
- データ処理パイプラインのプロトタイプを実装する。
- 完成したプラットフォームの性能およびスケーラビリティを評価する。
まとめと今後のステップ
要求
- 基本的なデータ構造およびアルゴリズムに関する知識
- Java、Scala、またはPythonによるプログラミング経験
- データベースやSQLの基本概念に対する理解
対象者
- ソフトウェア開発者
- データエンジニア
- 技術リーダー
21 時間
お客様の声 (1)
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