東京のデータ分析トレーニング

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、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おり、Google ColabとApache Sparkを使用してビッグデータの処理と分析を行いたい方々向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができることを目指します：

• Google ColabとSparkを使用してビッグデータ環境をセットアップする。
• Apache Sparkを使用して大量のデータセットを効率的に処理および分析する。
• 協調的な環境でビッグデータを可視化する。
• Apache Sparkとクラウドベースのツールを統合する。

Stratioは、ビッグデータ、AI、ガバナンスを統合したデータ中心のプラットフォームです。そのRocketとIntelligenceモジュールにより、エンタープライズ環境での迅速なデータ探索、変換、高度な分析が可能になります。

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、中級レベルのデータ専門家を対象とし、PySparkを使用してStratioのRocketとIntelligenceモジュールを効果的に活用することに焦点を当てます。ループ構造、ユーザー定義関数、および高度なデータロジックが重点となります。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下が Able to できます：

• RocketとIntelligenceモジュールを使用してStratioプラットフォームをナビゲートし、操作する。
• データの取り込み、変換、分析の文脈でPySparkを適用する。
• ループと条件ロジックを使用してデータワークフローと特徴エンジニアリングタスクを制御する。
• 再利用可能なデータ操作のため、PySparkでユーザー定義関数（UDFs）を作成および管理する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

データに基づく意思決定は、関連するデータ、証拠、および分析を意思決定プロセスに統合することで、公共部門の成果と説明責任を向上させる実践です。

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、政府プログラムの設計、評価、管理を行う上でデータを使用する経験が限られているか、始まったばかりの公共部門専門家向けに設計されています。参加者はデータを解釈し、検証し、適用する能力を向上させ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：

• データに基づく意思決定（データ主導や直感に基づくものとの違い）がどのようなものか理解する。
• 政策またはサービスの文脈に関連するデータを識別し、評価する。
• データ分析者に質問したり、ダッシュボードやレポートを効果的に解釈する能力を高める。
• 公共サービスの文脈で意思決定を正当化、改善、または防衛するためにデータを使用する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 意思決定シナリオ、データセット、模擬政策概要の手順を使った実践。
• 実用的な意思決定ユースケースに焦点を当てたガイダンス付き演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• 部門のワークフローまたは内部ツールに基づいて、このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

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、中級レベルのデータ専門家向けです。Google Colabを使用して時系列予測技術を実際のデータに適用したい方におすすめです。

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：

• 時系列分析の基本を理解する。
• Google Colabを使用して時系列データを操作する。
• ARIMAモデルを用いてデータの傾向を予測する。
• FacebookのProphetライブラリを柔軟な予測に利用する。
• 時系列データと予測結果を可視化する。

デジタルインテリジェンスは、デジタルツール、データ、システムを活用して、公的サービス提供やガバナンスの文脈で情報に基づいた意思決定を行う能力です。

この講師主導型の実践的な研修（オンラインまたは対面）は、デジタルインテリジェンスについて限られた経験しかなく、データ、デジタルツール、サービスパフォーマンス指標と関連する業務に従事し、意思決定を改善するために情報を分析、解釈、適用する能力を強化したいと考えている公的部門の専門家向けです。

この研修終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• デジタルインテリジェンスの基礎とそれが公的部門での仕事にどのように適用されるかを理解する。
• デジタルツールを使用して、データを収集し、可視化し、実行可能な洞察を伝えられるようになる。
• 自身のチームまたは部署のデジタル成熟度を評価する。
• デジタル能力とデータ駆動型の実践を強化するためのロードマップを作成する。

研修形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• デジタルツールとダッシュボードの模擬を使用した実践的な演習。
• 現実世界の公的サービスユースケースに焦点を当てたガイダンス付きの演習。

研修カスタマイズオプション

• 自部門のワークフローや内部ツールに基づいてこの研修をカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

データでのストーリーテリングとは、視覚化と物語表現の技術を用いて複雑なデータセットを明確で魅力的なストーリーに変える実践です。これらのストーリーは情報提供や行動の励起につながります。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、データと取り組む公共部門の専門家を対象としています。彼らはデータストーリーテリングについて限定的または非公式の訓練しか受けておらず、視覚と物語を通じてデータを明確かつ説得力のある形で発表する能力を高めたいと考えています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できるようになります:

• 生のデータを影響力のある視覚的なストーリーに変える
• チャート選択とレイアウトを使って主要なメッセージをサポートする
• 聴衆のニーズに合わせたデータ物語の構造化を行う
• 視覚的明瞭さと認知効果のための最良の実践を適用する

コース形式

• 対話型講義と討論
• データプレゼンテーションにおけるストーリーテリング技術の手順的な使用
• 明瞭さ、視覚的流れ、聴衆への影響に焦点を当てたガイド付き演習

コースカスタマイズオプション

• 部門のワークフローまたは内部ツールに基づいたこのコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。

東京でこのインストラクター主導のライブトレーニングを修了した参加者は、ビッグデータおよび関連技術、手法、ツールについて実践的な理解を得ることができます。

参加者は手動演習を通じてこの知識を実践する機会があります。グループでの相互作用とインストラクターからのフィードバックがクラスの重要な構成要素となっています。

コースはビッグデータの基本概念の紹介から始まり、次にデータ分析を行うためのプログラミング言語と手法について進みます。最後に、ビッグデータのストレージ、分散処理、スケーラビリティを可能にするツールやインフラストラクチャについて議論します。

ArcGIS Professional Plus は、ArcGIS Pro の高度版であり、地理空間データの分析、3D モデリング、自動化、およびエンタープライズ コラボレーションに向けた拡張機能を提供します。

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、中級 GIS プロフェッショナルを対象としており、ArcGIS Professional Plus のツールを使用して空間データ分析、自動化、および共有のスキルを深め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ます：

• ArcGIS Pro Plus のツールを使用してデータの可視化と分析を行う。
• 高度なシンボロジーとジオプロセッシング技術を使用して 2D および 3D マップを作成する。
• ModelBuilder と Python スクリプトを使用してワークフローを自動化する。
• ArcGIS を外部データサービスやエンタープライズ システムと統合する。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• 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版を依頼する場合は、ご連絡ください。

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、クラウドでデータウェアハウスと変換プロジェクトを管理するために dbt Cloud の使用方法を理解したい、初心者向けのデータエンジニア、アナリスト、および科学者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できるようになります：

• dbt Cloud 上でプロジェクトを作成し管理する。
• dbt Cloud インターフェイスを使用してデータ変換をスケジュールし実行する。
• チームメンバーとプロジェクトで協力する。
• dbt プロジェクトを本番環境にデプロイする。
• dbt プロジェクトのデバッグとトラブルシューティングを行う。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から上級者までのGIS専門家やアナリストを対象としており、ArcGISを使用してデータ可視化、空間分析、地理空間プロジェクト管理を行う方法を学ぶことを目的としています。

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るようになります：

• 地理空間データ管理に必要なArcGISツールの操作と利用。
• レイヤーと属性を使用して地図を作成しカスタマイズする。
• 高度な空間分析とジオプロセッシングタスクを実行する。
• ModelBuilderとPythonを使用してワークフローを自動化する。

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、データエンジニアとアナリスト向けに設計されており、初心者から中級レベルの知識を持つことで AWS Glue を使用してデータパイプラインを設定する方法を学ぶことができます。

この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：

• AWS Glue の基本を理解する
• AWS Glue パイプラインを設定する
• AWS Glue クローラーとジョブを設定する
• AWS Glue トランスフォーメーションを使用する方法を学ぶ

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、高度な GIS プロフェッショナル向けであり、ArcGIS Pro を使用して空間分析能力を向上させ、包括的な地統計解析を行い、先進的3Dモデリング技術を適用して実世界シナリオでの意思決定と問題解決の効果性を高め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ます:

• ArcGIS Pro を使用した高度な空間分析技術を開発する。
• Python スクリプティングを使用して自動化と複雑なデータ処理を行う。
• 実世界シナリオでの問題解決に空間モデリングを適用する。
• 高度なデータ解釈のための地統計解析を行う。
• 外部データソースを統合し、3D 空間データ分析を利用する。

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、Google Gemini AI を使用してさまざまな業界で複雑なデータ分析タスクをより直感的に実行したい初級から中級レベルのデータアナリストやビジネスプロフェッショナル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 になります：

• Google Gemini AI の基本を理解する。
• 各種データソースを Gemini AI に接続する。
• 自然言語のクエリを使用してデータを探索する。
• データパターンを分析し、洞察を得る。
• 効果的なデータ可視化を作成する。
• データに基づく洞察を効果的に伝える。

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、データアナリストやTableau、Python、R、SQLを使用してデータ可視化と分析を行うことに興味のある方々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：

• Python、R、およびSQLを使用してデータ分析を行う。
• Tableauを使用してデータからインサイトを作成する。
• ビジネス運営におけるデータ駆動型の決定を下す。

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、初心者レベルの IT サポート担当者が ArcGIS Enterprise を強力にサポートし、発生した問題を効果的に解決することを目指しています。

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：

• ArcGIS Enterprise のアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
• ArcGIS Enterprise をインストール、構成、管理する方法を学ぶ。
• 常見の問題をトラブルシューティングし解決するスキルを身につける。
• ArcGIS Enterprise 環境の監視と維持に関する専門知識を開発する。
• バックアップ、復旧、パフォーマンス最適化の手法を習得する。

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、TM1を使用してデータベース内のデータを分析し、レポートやテンプレートをカスタマイズしたいアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IBM Planning Analyticsを使用してデータを分析する方法を学びます。
• データベース内のデータのカスタムビューを作成します。
• TM1と通信するレポートやフォームを作成します。

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、中級レベルのデータエンジニアを対象としており、Azure Synapse Analyticsを使用して広範なデータ処理、分析、および可視化に習熟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ます：

• Azure Synapse Analyticsの基本概念、アーキテクチャ、およびコンポーネントを理解する。
• Azure Synapseを使用してスケーラブルなデータウェアハウスを作成、構成、および管理する。
• さまざまなソースからAzure Synapseにデータを取り込み、変換し、ロード（ETL）する技術を習得する。
• クエリ性能を最適化し、データを保護し、Power BIやその他のツールと統合してデータの可視化と洞察の共有を行う。

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、中級レベルのデータベース管理者、SQL 開発者、およびデータアナリストを対象としています。Analytic Functions の使用をマスターすることで、SQL スキルを向上させることができます。

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ます：

• Analytic Functions の概念と重要性を理解する。
• 様々な Analytic Functions を使用して複雑な分析問題を解決する。
• Analytic Functions 他の SQL 機能と組み合わせて包括的なデータ分析を行う。
• Analytic Functions を使用してクエリのパフォーマンスを最適化する。

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、ArcGISの基本概念とツールを学びたい入門レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• GISと空間データの基本概念を理解する。
• ArcGISインターフェースを使用する。
• 空間データを作成および管理する。
• 基本的な空間分析を行う。
• 地図と可視化を作成する。

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）では、データアナリストとデータサイエンティストが MongoDB Aggregation Framework を使用してデータ分析を行う方法を学びます。複雑な操作や集計パイプラインを簡素化することを目指します。

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：

• MongoDB のインストールと構成を実施する。
• MongoDB Aggregation Framework の概念と段階を理解する。
• 集計の基本的な構造、文法、および操作について学ぶ。
• 集計における高度な操作を行う方法を学ぶ。
• 集計パフォーマンスを向上させるための最適化ツールと手法を適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Python を使用して ArcGIS および QGIS 環境でのジオ空間分析を行う初心者の地球科学者やエンジニア向けです。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• ジオ空間タスクを効率的に実行するための Python の文法と制御構造を学ぶ。
• Pandas、Numpy、Matplotlib を使用して GIS でのデータ分析と可視化を行う。
• Geopandas、Arcpy、PyQGIS ライブラリを使用してベクトルデータを操作および分析する。
• Python スクリプトを使用して ArcGIS と QGIS のジオ空間プロセスとワークフローを自動化する。
• タスクの効率化のために ArcGIS および QGIS 用のカスタム Python ベースのジオ処理ツールを開発する。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの環境科学者や考古学者向けで、ArcGIS 内の ArcMap を使用して地理情報を収集、整理、管理、分析する方法を学びたい方々に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• ArcMap と ArcGIS の基本を理解する。
• 社会要素や考古学的要素に関する地理情報を収集、整理、管理、分析する。
• 影響評価のための空間クエリを実行する。

Big Dataと高度な分析は、大量で複雑なデータセットから具体的な洞察や戦略的な意思決定を得るために洗練された手法やツールを適用することです。

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、予測分析、処方分析、リアルタイム分析のために最先端の分析方法とビッグデータ技術を活用したい高度なレベルのデータ専門家向けです。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことができます：

• 構造化されたデータと非構造化されたデータのための大規模データ処理パイプラインを設計および実装します。
• 大量のデータセットに対して高度な機械学習や深層学習技術を適用します。
• リアルタイム分析とデータストリーミングのために分散コンピューティングフレームワークを活用します。
• ビッグデータ分析をビジネスインテリジェンスや意思決定システムに統合します。

コースの形式

• 対話型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トレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

東京でのこの講座の目的は、参加者がエビデンスに基づいた回答を提供できるようにすることです：

何が起こったのか？

• データの処理と分析
• 情報的なデータ可視化の生成

何が起こるのか？

• 未来のパフォーマンス予測
• 予測の評価

何が起こるべきなのか？

• データをエビデンスに基づいたビジネス意思決定に変える
• プロセスの最適化

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、データアナリストやSPSS Modelerを使用してデータマイニング活動を行うことを希望する方を対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• データマイニングの基本を理解する。
• Modelerを使用してデータをインポートし、データ品質を評価する方法を学ぶ。
• データモデルを開発、展開、評価する方法を効率的に学ぶ。

東京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を修了した受講者は、ビッグデータとその関連技術、手法、ツールについて実践的かつ現実的な理解を得ることができます。

受講者は手を動かす演習を通じて、この知識を実際に活用する機会があります。グループでの交流とインストラクターからのフィードバックはクラスの重要な部分を占めています。

本コースはビッグデータの基本概念から始まり、次にデータ分析を行うためのプログラミング言語と手法について進みます。最後に、ビッグデータの保存、分散処理、スケーラビリティを可能にするツールとインフラストラクチャについて議論します。

Rは、統計計算、データ分析、グラフィックスに使用される非常に人気のあるオープンソース環境です。このコースでは、学生に対してRプログラミング言語を紹介します。言語の基礎、ライブラリ、および高度な概念について説明します。実際のデータを使用した高度なデータ分析とグラフ作成も行います。

対象者

開発者 / データアナリスト

所要時間

3日間

形式

講義と実習

対象者

アナリスト、研究者、科学者、大学院生、学生、およびMicrosoft Excelでの統計分析を容易にする方法に興味のある方。

講座の目的

この講座はExcelと統計学への理解を深めることで、皆さんの仕事や研究の効果性と効率性を向上させる手助けとなります。

本講座ではMicrosoft Excelの「分析ツールパック」の使用方法、統計関数、および基本的な統計処理を行う方法について説明します。また、Excelの制限とそれらを克服する方法も解説します。

データ分析は今日のビジネスにおいて重要なツールです。本コースでは、実践的なデータ分析スキルの開発に重点を置きます。目的は、参加者が証拠に基づいた回答を提供できるようにすることです：

何が起こったか？

• データの処理と分析
• 情報的なデータ可視化の作成

何が起こるか？

• 将来的なパフォーマンスの予測
• 予測の評価

何が起こるべきか？

• データを証拠に基づいたビジネス決定に変える
• プロセスの最適化

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、中級レベルのPython開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
• PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
• 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
• 集約操作を行い、時系列データを分析する。
• Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
• データ分析コードのデバッグと最適化を行う。

地理情報システム（GIS）は、空間または地理データをキャプチャ、保管、操作、分析、管理、および提示するために設計されたシステムです。GISという略語は、しばしば地理情報科学（GIScience）を指すために使用され、地理情報システムを研究する学問分野であり、より広い地学情報学の分野内の大きなドメインです。

Python が GIS での使用が増えたのは、2000年にリリースされた Python 2.0 シリーズに含まれる新しいプログラミング機能により、言語が大幅に使いやすくなったことが主な理由です。それ以来、Python は Esri の製品のような商用 GISだけでなく、QGIS と GRASS のようなオープンソースプラットフォームでも利用されています。実際、Python は現在、GIS ユーザーとプログラマーの間で最も広く使用されている言語です。

このプログラムでは、geopandas, pysal, bokeh, osmnx などの高度なライブラリを使用して独自の GIS 機能を実装する方法をカバーします。また、ArcGIS API と QGIS ツールボックスに関する入門モジュールも含まれています。

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、人事専門家を対象としており、分析的手法を使用して組織のパフォーマンス向上を目指しています。本コースでは定性的および定量的、経験的および統計的なアプローチについてもカバーします。

コース形式

• 交互に講義とディスカッションを行います。
• 多数の演習と実践が含まれています。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

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、データサイエンティストが IBM Cloud Pak を使用して AI ソリューションのデータ準備を行う方法を学びます。

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

• Cloud Pak for Data のインストールと構成を行います。
• データの収集、整理、分析を統合します。
• さまざまなサービスとの統合を活用して一般的なビジネス課題を解決します。
• チームメンバーとの AI ソリューション開発に関するコラボレーションワークフローを実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）では、参加者はPythonとExcelの機能を組み合わせる方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• PythonとExcelを統合するパッケージのインストールと設定
• Pythonを使用してExcelファイルの読み書きと操作
• ExcelからPython関数を呼び出す

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）では、利用可能なクラウドソリューションの実践的な理解、クラウド上のデータと取り組むために必要なデータ分析プロセス、Power BI などのツールを使用してデータを分析するための手順について学習します。

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：

• Power BI のインストールと設定
• Azure を含むクラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションの評価
• Big Data の保存、管理、アクセスに使用される異なる構造、モデリングアプローチ、データウェアハウス設計の理解
• 分析の準備としてデータをクリーニングするためのツールと技術の適用
• オンプレミスおよびクラウドデータに基づくレポート作成と分析ソリューションの構築
• データウェアハウスとのデータ分析ソリューションの統合
• データセキュリティリスクを軽減し、データプライバシーを確保する

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、開発者や管理者を対象としており、統合されたセキュアなシステムで分散検索とデータ分析を行うためのOpenSearchの使用方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• OpenSearchとOpenSearch Dashboardsを使用して検索および分析ソリューションの開発環境を設定します。
• Elasticsearch OSSからOpenSearchへの移行方法（スナップショット、再起動、ローリングアップグレード）の3つのアプローチを理解します。
• OpenSearchでデータのインデックス化、データストリーム作成、クエリ実行、およびクラスタ間操作の効率化方法を学びます。
• プラグイン、API、クライアント、取り込みツール（Beats, Logstash, Grafanaなど）を使用して検索体験を最適化しながらクラスタのセキュリティを維持する方法を探ります。
• OpenSearch Dashboardsを使用してデータ管理、可視化、ログ、監視、およびメンテナンスを一元化します。

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、売上データ、トラフィック分析、顧客とのやり取りなどの数字を処理するためにPythonの基本を学びたい方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るようになります：

• データ分析に必要なソフトウェア、ライブラリ、開発環境をインストールおよび構成して、Pythonコードの書き始めます。
• Excel、CSV、JSONファイル、データベースなどからのデータを分析します。
• 分析前のデータをクリーニングして有用性を向上させます。
• 簡単な統計分析を行います。
• 表からチャート、グラフ、テーブルに至るまで、必要な形式で望むデータを提示するレポートを生成します。
• パフォーマンスの傾向や問題点を明らかにする貴重な洞察を得ます。

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、Daskを使用してPythonエコシステムで大規模データセットの構築、スケーリング、分析を行うことを目指すデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonを使用して大規模データ処理の環境をセットアップする。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索する。
• DaskがどのようにPythonでの並列計算を加速するかを理解する。
• Numpy、SciPy、Pandasを使用したPythonエコシステムのスケーリング方法を学ぶ。
• 大規模データセットの処理においてDask環境を最適化して高性能を維持する。

このコースの目的は、Oracle、SQL Server、MS Access などの異なるデータベースで SQL を使用する際の明確な理解を提供することです。解析関数の理解とデータベース内の複数テーブルを結合する方法を学ぶことで、委員会は MS Excel アプリケーションではなく、データ分析操作をデータベース側に移行することができます。これにより、どのリレーショナルデータベースを使用するかに関わらず、任意の IT システムの作成にも役立ちます。

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、フィールド生態学者や保護管理者がArcGISで空間データプロジェクトを作成することを目指している方々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 Able to:

• 視覚化として空間データを出力する。
• 実際のデータで地理統計を行う。
• ArcGISを使用して空間データ分析、データ処理、およびマッピングを実装する。
• ArcGISでのプロジェクトのための空間データを分析する。

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:

• 最新バージョンの ArcGIS Pro を使用して GIS の概念と空間データタイプを理解する。
• ユーザーインターフェースを調査し、その用途を評価する。
• ArcGIS* Pro とオンラインコンテンツの利用方法を探る。
• 独自のデータを管理、操作、分析する。
• 意味のある創造的な方法でデータを表示し、共有する。

注意: 最新バージョンの ArcGIS Pro を使用します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（東京オンラインまたはオンサイト）は、GISプロセス内の反復的なタスクを自動化したいGISアナリスト向けです。

本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：

• PythonとArcGISツールを使用してGISアプリケーションを構築します。
• Pythonを使用してArcGISパッケージのArcPyで開発します。
• Pythonのオブジェクトクラスを使用して地図自動化のためのArcGISモジュールを適用します。

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、データクリーニングと処理を効果的に行いたいデータサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスアナリスト向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 効果的なデータクリーニング戦略を開発する。
• データクリーニングに役立つツールを実装する。
• より効率的に結果を得る。
• データクリーニングのベストプラクティスを学び、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）では、Google Maps を使用してウェブサイトやウェブアプリケーションに地理的位置機能を追加したい開発者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:

• 新規または既存のウェブサイトやウェブアプリケーションに地図を埋め込む。
• 現在位置と同期するライブデータを表示する。
• Google Maps を含むマッシュアップを作成する。
• 良い CSS および JavaScript のコーディングプラクティスを適用する。
• アプリケーション用のカスタム地図を作成する。

KNIME Analytics Platform は、データ駆動型イノベーションのための主要なオープンソースオプションであり、データに隠された可能性を見出し、新しい洞察を得たり、将来を予測したりするのに役立ちます。1000以上のモジュール、数百の実行可能な例、幅広い統合ツール、そして利用できる最先端のアルゴリズムが最も豊富な KNIME Analytics Platform は、データサイエンティストやビジネスアナリストにとって理想的なツールボックスです。

この KNIME Analytics Platform のコースは、初心者、上級ユーザー、KNIME 専門家向けの理想的な機会です。KNIME に初めて触れる方々が効果的に使用し、KNIME ワークフローに基づく明確で包括的なレポートを作成する方法を学ぶことができます。

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、KNIME を使用して複雑なビジネスニーズを解決したいデータプロフェッショナル向けです。

プログラミングの知識がない方でも、最先端のツールを使用してアナリティクシナリオを実装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 Able になります：

• KNIME のインストールと設定
• データサイエンシナリオの構築
• モデルの学習、テスト、検証
• データサイエンスモデルのエンドツーエンドバリューチェーンの実装

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するか、このプログラムに関する詳細情報を知りたい場合は、ご連絡ください。

「KNIME アナリティクス プラットフォーム」トレーニングは、この無料データ分析プラットフォームの包括的な概要を提供します。プログラムには、データ処理と分析の入門、KNIMEのインストールと設定、ワークフローの作成、ビジネスモデルの作成方法論、データモデリングが含まれています。また、高度なデータ分析ツール、ワークフローのインポートとエクスポート、ツール統合、ETLプロセス、データ探査、可視化、RやJava、Python、Gephi、Neo4jなどのツールとの拡張および統合についても解説します。最後に、レポート作成、BIRTとの統合、KNIME WebPortalの利用についても紹介します。

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、KNIMEでPythonとRをプログラミングしたい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ができます：

• KNIMEで機械学習モデルを計画、構築、および展開する。
• 操作のためにデータに基づいた意思決定を行う。
• 端から端までのデータサイエンスプロジェクトを実装する。

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、LibreOffice Calcを使用してさまざまなデータ分析（基本から高度まで）を行い、Excelやその他のスプレッドシートソフトウェアで見られる類似機能を活用することを目指すデータアナリスト向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• どのオペレーティングシステムでもLibreOfficeスイートをインストールする。
• LibreOffice Calcで利用可能な全機能と機能性を理解する。
• カルクでのデータのクリーニング、検証、操作、可視化方法を学ぶ。
• カルクのさまざまな関数とツールを使用して複雑なデータ分析を行う。
• 高度なデータ分析を行う際のいくつかのヒントと洞察を得る。

地理情報システム（GIS）は、空間的または地理的情報をキャプチャ、保存、操作、分析、管理し、表示するためのシステムです。GISという略語は、しばしば地理情報科学（GIScience）を指して使用され、地理情報システムを研究する学問分野を意味します。これは、より広い学問分野である地球空間情報学の中で大きな領域を占めています。

QGISは、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとして機能し、ユーザーが空間情報を分析および編集し、グラフィカルな地図を作成およびエクスポートすることを可能にします。QGISはラスターとベクターのレイヤーをサポートしており、ベクターデータはポイント、ライン、またはポリゴンとして保存されます。複数の形式のラスターアイメージがサポートされており、ソフトウェアは画像の地理参照を行うことができます。要するに、QGISはユーザーにWindows、Mac、Linux、BSD上で地理空間情報を作成、編集、視覚化、分析、公開する機能を提供します。

このプログラムは、最初の段階で一般的な使用向けのQGISインターフェースを紹介し、2番目の段階ではPyQGIS - QGISのPythonライブラリを紹介します。PyQGISを使用すると、GIS機能をPythonコードやPythonアプリケーションに統合し、特定のGIS機能を中心に独自のPythonプラグインを作成することができます。

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、ビジネスアナリストやデータアナリストが基本的なSpotfire Analystテクニックを学ぶことを目的としています。

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：

• TIBCO Spotfireのインストールと設定。
• 異なるデータベースからのデータを結合。
• 大規模なデータセットの可視化。
• 複雑なダッシュボードの作成と共有。

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、TIBCO Spotfire Xの人工知能機能を使用してデータを可視化、変換、分析することを目指すビジネスアナリストと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、参加者は以下ができます：

• TIBCO Spotfire Xをインストールおよび構成する。
• TIBCO Spotfire Xの機能とアーキテクチャを理解する。
• 拡張アナリティクスと予測アナリティクスの概念を理解する。
• Spotfire Xを使用してデータをロード、処理、可視化する方法を学ぶ。
• インタラクティブで高度なデータ可視化を作成する。