Qlik Sense for Data Scienceのトレーニングコース

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、Grafana と Prometheus の高度なアラーティングと自動化スキルを向上させたい DevOps エンジニアや SRE 専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• Prometheus で高度なアラートルールを作成および管理します。
• Webhook を使用して外部ツールと Prometheus Alertmanager を統合します。
• アラートへの自動応答を実装し、問題解決の速度を向上させます。
• Grafana を使用してアラートを効果的に可視化および管理します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Anacondaエコシステムを使用してパッケージとデータ分析ワークフローを単一のプラットフォームで管理および展開したいデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• Anacondaのコンポーネントやライブラリをインストールし設定する。
• Anacondaのコア概念、機能、および利点を理解する。
• Anaconda Navigatorを使用してパッケージ、環境、チャネルを管理する。
• Conda、R、Pythonパッケージをデータサイエンスと機械学習に使用する。
• 複数のデータ環境を管理するための実践的なユースケースやテクニックについて知る。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、オンラインまたはオンサイトで実施され、中級レベルのDevOpsおよびSRE専門家を対象としています。参加者はGrafanaとPrometheusを使用して影響力のあるダッシュボードを作成し、監視実践を最適化する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことが Able to できます：

• 効果的なダッシュボードの設計に関するベストプラクティスを理解する。
• 高度なGrafanaダッシュボード要素を作成および設定する。
• Grafanaテンプレーティングを使用して動的かつ再利用可能なダッシュボードを作成する。
• アラート機能を実装して運用意識を向上させる。

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 を使用して効果的にカスタムメトリクスをエクスポートおよび監視したい中級レベルの開発者や 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 Able to になります:

• アプリケーション監視におけるカスタムメトリクスの重要性を理解する。
• Prometheus 用にアプリケーションをインストルメント化してカスタムメトリクスをエクスポートする。
• Grafana のダッシュボードを作成し、設定してカスタムメトリクスを可視化する。
• 開発ライフサイクルに監視を統合するためのベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンサイトまたはリモート）で行われ、Grafanaを使用してデータを監視および可視化したいデータアナリスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• Grafanaで可視化を作成するために必要な開発環境を設定する。
• Grafanaを高可用性のために設定する。
• データを使用してパネルとダッシュボードをカスタマイズする。
• 高速ロード速度のためのリバースプロキシを構成する。

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）では、高度な機能とコンポーネントを使用して Grafana をデータ視覚化と分析に活用したい中級レベルのデータアナリストを対象としています。

本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：

• 高度な Grafana の概念とコンポーネントについて深く理解します。
• テンプレート変数と動的なダッシュボードを使用してデータ視覚化を強化します。
• Grafana クエリ言語を使用して複雑なクエリを実行します。
• Grafana のスケーリング、パフォーマンスの最適化、および高可用性を確保するためのベストプラクティスを学びます。

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、初心者から中級レベルまでのIT専門家を対象としており、GrafanaとGLPIの管理に関する知識と実践的なスキルを習得することを目指しています。

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るようになります：

• Grafanaで異なる可視化方法を使用してダッシュボードを作成およびカスタマイズする。
• 監視のためのアラートと通知を実装する。
• ユーザーアカウント、チーム、および権限を管理する。
• 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。
• ユーザー支援とチケット管理のためのヘルプデスクシステムを実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GrafanaとGraphiteを使用してデータを可視化および監視したいウェブ開発者やDevOpsエンジニア向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下が able になるでしょう：

• システムやアプリケーションに関するメトリックを集約し可視化する。
• 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。

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 の基礎を学びたい初心レベルの IT 専門家や DevOps プラクティショナーを対象としています。

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：

• 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。
• Prometheus を使用してシステムメトリクスを監視し、データを可視化する。

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。

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、Kaggleを使用してデータサイエンスのキャリアを学びたいと考えているデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• データサイエンスと機械学習について学ぶ。
• データ分析を探索する。
• Kaggleとその機能について学ぶ。

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

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

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、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。

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、データサイエンティストや開発者向けに設計されており、RAPIDSを使用してGPUアクセラレートされたデータパイプライン、ワークフロー、および可視化を構築し、XGBoost、cuMLなどの機械学習アルゴリズムを適用する方法を学ぶことができます。

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るようになります：

• NVIDIA RAPIDSを使用してデータモデルを構築するために必要な開発環境をセットアップする。
• RAPIDSの特徴、コンポーネント、および利点を理解する。
• GPUを活用してエンドツーエンドのデータと分析パイプラインを加速する。
• cuDFとApache Arrowを使用してGPUアクセラレートされたデータ準備とETLを実装する。
• XGBoostとcuMLアルゴリズムを使用して機械学習タスクを行う方法を学ぶ。
• cuXfilterとcuGraphを使用してデータ可視化とグラフ分析を構築する。