クラウド環境におけるApache Sparkのトレーニングコース

本講座は日本にて実施されるインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは現地開催）で、Google ColabおよびApache Sparkを用いてビッグデータ処理と分析を行いたい中級レベルのデータサイエンティストやエンジニアを対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Google ColabおよびSparkを用いてビッグデータ環境を構築する
• Apache Sparkを活用して大規模なデータセットを効率的に処理・分析する
• 協働可能な環境でビッグデータの可視化を行う
• Apache Sparkとクラウドベースツールとの連携を実現する

このインストラクター主導の実演付きトレーニング（オンラインまたは対面）は、DatabricksとPySparkを使用してスケーラブルなデータパイプラインを構築し、既存のSQLワークフローを移行したいと考えているデータエンジニア、データアナリスト、およびデータ専門家を対象としています。

この研修では、PySparkを用いてスケーラブルなデータ処理および機械学習ワークフローを構築するための実践的な入門内容をお伝えします。受講者は、現代のビッグデータエコシステムにおいてApache Sparkがどのように機能し、分散型コンピューティングの原理を用いて大規模なデータセットを効率的に処理するかについて学びます。

この講座はインストラクターによるライブ研修で日本（オンラインまたは現地開催）であり、非常に大量のデータを処理するためにApache Sparkシステムを導入したいエンジニア向けです。

本研修を修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• Apache Sparkをインストールおよび設定する。
• 非常に大きなデータセットを素早く処理・分析する。
• Apache SparkとHadoop MapReduceの違いや、どちらを使うべきかを理解する。
• 他の機械学習ツールとApache Sparkを連携させる。

日本（オンラインまたは現地開催）で行われるこのインストラクター主導のライブトレーニングは、Sparkクラスターの導入・保守・最適化を目指す初心者から中級レベルのシステム管理者向けです。

講座終了時には受講生は以下のことが可能になります：

• さまざまな環境においてApache Sparkをインストールおよび設定する
• クラスターリソースの管理やSparkアプリケーションの監視を行う
• Sparkクラスターのパフォーマンスを最適化する
• セキュリティ対策を実施し、高可用性を確保する
• 一般的なSpark関連の問題のデバッグおよびトラブルシューティングを行う

日本にて行われるこの講師主導型実践トレーニングでは、受講者は演習問題を通じてPythonとSparkを用いてビッグデータを分析する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、以下のことが可能になります：

• PythonとSparkを活用してビッグデータを効率的に分析する方法を習得する。
• 現実世界のシナリオを想定した演習問題に取り組む。
• PySparkを用いて多様なツールや手法による大規模データ解析を行う。

日本にて開催されるこの講師主導型の実践研修は、Spark、Hadoop、Pythonを用いて大規模かつ複雑なデータセットを処理・分析・変換したいと考える開発者向けに設計されています。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• Spark、Hadoop、Pythonを用いてビッグデータ処理を開始するための環境設定を行う。
• SparkおよびHadoopの機能・主要コンポーネント・アーキテクチャを理解する。
• ビッグデータ処理においてSpark、Hadoop、Pythonを連携させる方法を習得する。
• Sparkエコシステムに含まれる各種ツール（Spark MlLib、Spark Streaming、Kafka、Sqoop、Flume）の利用法を把握する。
• NetflixやYouTube、Amazon、Spotify、Googleと同様の協調フィルタリング方式のレコメンデーションシステムを構築する。
• Apache Mahoutを活用して機械学習アルゴリズムを大規模化させる。

Stratioは、ビッグデータ、人工知能、データガバナンスを一元的に統合するデータ指向型プラットフォームです。そのRocketモジュールとIntelligenceモジュールにより、企業環境において迅速なデータ探索、変換処理および高度な分析が可能となります。

本講座は、Stratio上でPySparkを活用し、RocketおよびIntelligenceモジュールを効果的に利用したい中級レベルのデータ関連従事者向けのインストラクター主導型実習形式のトレーニングです。ループ構造やユーザー定義関数の作成方法、高度なデータ処理ロジックなどを重点的に学びます。

本講座終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• Stratioプラットフォーム内でRocketおよびIntelligenceモジュールを用いた作業方法を理解する。
• データ取り込み、変換処理、分析の各フェーズにおいてPySparkを正しく適用できるようになる。
• ループ構造や条件分岐ロジックを用いて、データ処理フローや特徴量生成作業を制御できるようになる。
• PySparkにおける再利用可能なデータ処理を行うためのユーザー定義関数（UDF）の作成・管理手法を習得する。

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 豊富な演習課題や実践練習の機会が用意されている。
• 実際の環境下で手を動かしながら学ぶライブラボ形式の実習も実施される。

カスタマイズオプションについて

• 本講座内容のカスタマイズ希望の方は、ご要望を伺うためお問い合わせください。