Pythonを使用したデータ可視化のトレーニングコース
データ可視化は、データをグラフィカルな表現や視覚的な表現に変換し、パターンやトレンドを分析する実践です。このコースでは、Pythonを使用してデータ可視化を作成し、一般的なユースケースに対する実用的な洞察を得ることに焦点を当てます。
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、Pythonを使用して直接コードから対話型のデータ可視化を作成したいデータアナリストやデータサイエンティスト向けです。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- Pythonでデータ可視化を開始するために必要な開発環境を設定します。
- データ可視化の核心的な概念、ユースケース、およびツールを理解します。
- Pythonで利用可能なさまざまなライブラリ(Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)を探索します。
- Pythonを使用して折れ線グラフ、統計グラフ、地理空間データなどの複雑なデータ可視化を作成する方法を学びます。
- データの提示と解釈のための最良の実践とテクニックを知ります。
コースの形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と練習。
- ライブラボ環境での手動実装。
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依頼する場合は、ご連絡ください。
コース概要
導入
- データ可視化的核心的な概念の概要
- 可視化手法とツール
準備
- Pythonライブラリ(Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Folium)のインストール
- ユースケースと実践的な例
Matplotlibを使用した折れ線グラフとグラフの作成
- 基本的な折れ線グラフの作成
- スタイル、軸、およびラベルの追加
- 複数のプロットの組み合わせ
- 棒グラフ、円グラフ、ヒストグラムの作成
Seabornを使用した複雑な可視化の構築
- Pandas DataFrameの可視化
- バーと集約値のプロット
- KDE、ボックス、バイオリンプロットの実装
- 統計分布の分析
Bokehを使用した対話型可視化の作成
- 基本的なグリフでのプロット
- 複数の可視化のレイアウトの作成
- スタイルと視覚属性
- 対話機能(対話型レジェンド、ホバー操作、ウィジェット)の追加
- リンク選択の実装
Foliumを使用した地理空間データの可視化
- インタラクティブマップのプロット
- レイヤーとタイルの使用
- マーカーとパスの追加
トラブルシューティング
まとめと次回のステップ
要求
- データサイエンスの概念の理解
- Pythonプログラミング経験
対象者
- データアナリスト
- データサイエンティスト
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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- Grafana サーバーをインストールし、設定します。
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- ハードウェアやソフトウェアの在庫を含むIT資産を効果的に管理する。
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- アプリケーションのメトリックを収集するためのStatsDクライアントを作成する。
- Grafanaを使用して情報豊富で動的なダッシュボードを作る。
- バックエンドパフォーマンスから洞察を得る。
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- ユーザーの操作(グラフバーをクリックなど)に反応するダッシュボードを作成する
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- 選択フィルターに基づいて円グラフや詳細パネルを設定する
- ユーザー入力とリアルタイムデータに反応する動的な閾値を使用する
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- Grafana と Prometheus の目的と主要な機能を理解する。
- Linux 環境に Grafana と Prometheus をインストールおよび構成する。
- Grafana で基本的なデータソースとダッシュボードの設定を行う。
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14 時間この講師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、クラウドオブザーバビリティをGrafanaとPrometheusを使用して強化したい中級レベルのクラウドエンジニアおよびDevOpsエンジニア向けです。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です:
- GrafanaとPrometheusをクラウドプラットフォームに統合するメリットを理解する。
- クラウドベースのリソースの監視用にPrometheusを設定する。
- クラウドサービスメトリクスの可視化のためにGrafanaを構成する。
- クラウドネイティブツールと統合を使用して監視のスケーラビリティを活用する。
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このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- Grafana と Prometheus の本番環境用のセットアップをインストールおよび構成します。
- SQL、Elasticsearch、InfluxDB、クラウド API などの複数のデータソースを統合します。
- 変数、テンプレート、変換、アラートを使用して高度なダッシュボードを作成します。
- データモデリング、パフォーマンスチューニング、ユーザー アクセス制御に関するベストプラクティスを適用します。
コースの形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手順実装。
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ご希望の場合、ご連絡ください。
GrafanaとPrometheusを使用した監視
14 時間この講師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、GrafanaとPrometheusを使用してコアの監視スキルを開発したい初心者レベルのシステム管理者やDevOpsエンジニア向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- IT環境における監視の目的と重要性を理解する
- GrafanaとPrometheusを基本的な監視タスクにインストールおよび構成する
- シンプルなダッシュボードとアラートを作成してシステムパフォーマンスを可視化する
- システムの可用性とパフォーマンスの監視に関するベストプラクティスを適用する
Prometheus と Grafana を使用した Kubernetes の監視
14 時間この講師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、Prometheus と Grafana を使用して Kubernetes クラスタの監視スキルを向上させたい上級レベルの Kubernetes 管理者および DevOps エンジニア向けです。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます:
- Kubernetes の監視に Prometheus と Grafana を設定する
- ポッド、ノード、サービスの主要メトリクスを監視する
- クラスタの健全性とパフォーマンスを可視化する動的なダッシュボードを作成する
- 問題の予防的解決に向けたアラート戦略を実装する
- Kubernetes 環境での監視ソリューションのスケーリングに関するベストプラクティスを適用する
大規模環境でのPrometheusとGrafanaのスケーリングと最適化
14 時間この講師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、大規模環境でPrometheusとGrafanaを効果的に管理およびスケールアップしたい中上級レベルのDevOpsエンジニアやSRE向けです。
このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下のことをできるようになります:
- 大規模かつ分散環境向けにPrometheusとGrafanaを設計する
- 高トラフィックシステム向けにPrometheusのパフォーマンスを最適化する
- 大規模データセットと複雑な可視化のためにGrafanaを構成する
- 高度なトラブルシューティングとスケーラビリティ戦略を実装する