大阪のデータの視覚化トレーニング

Grafana と Prometheus は、IT インフラストラクチャやアプリケーションのメトリクスをリアルタイムのダッシュボードと連携を通じて監視、可視化、アラートするための業界標準ツールです。

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、中級者から上級者の IT プロフェッショナルを対象としており、Grafana を Prometheus および複数のデータソースと統合し、アクション可能な可視化やアラートを作成する方法を学びます。

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:

• 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。

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、動的な閾値とコンテキストに応じた更新を持つインタラクティブな詳細表示ダッシュボードを構築したい中級のGrafanaユーザー向けです。

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るようになります：

• ユーザーの操作（グラフバーをクリックなど）に応答するダッシュボードを作成します
• 新しいタブを開かずに、場所内で更新される視覚的な詳細表示を実装します
• 選択フィルターに基づいて円グラフや詳細パネルを構成します
• 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、中級レベルのシステム管理者と監視専門家向けです。効果的に Grafana を使用して監視ソリューションを設定し、ダッシュボードを管理し、アラートを作成する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下を行うことができます：

• 可観測性と監視の違いを理解します。
• Grafana サーバーをインストールし、設定します。
• Prometheus、InfluxDB、ElasticSearch などのさまざまなデータソースを構成し、接続します。
• ダッシュボードとチャートを作成し、管理し、カスタマイズします。
• 変数とクエリを使用して動的なダッシュボードを作成します。
• Grafana を通じて通知とアラートを設定します。
• プラグインをインストールし、管理して Grafana の機能を拡張します。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大阪（オンラインまたはオンサイト）で開催され、PrometheusとGrafanaを大規模環境で効果的に管理し、スケーリングしたい高度なレベルのDevOpsエンジニアとSREを対象としています。

このトレーニングを修了すると、参加者は以下のことができます：

• 大規模かつ分散環境向けにPrometheusとGrafanaを設計します。
• 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します。
• 大規模なデータセットと複雑な可視化向けにGrafanaを構成します。
• 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します。

この講師主導型のライブトレーニングは、大阪（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルの開発者と DevOps エンジニア向けです。Prometheus と Grafana を使用してカスタムメトリクスを効果的にエクスポートおよび監視する方法を学びます。

このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます：

• カスタムメトリクスがアプリケーション監視における重要性を理解する。
• アプリケーションに Prometheus 用のカスタムメトリクスをエクスポートするためのインストゥルメンテーションを行う。
• Grafana でダッシュボードを作成し、カスタムメトリクスを可視化する方法を設定する。
• 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（大阪オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetesクラスターを監視するための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時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Kubernetes監視用にPrometheusとGrafanaをセットアップする。
• ポッド、ノード、およびサービスの主要なメトリクスを監視する。
• クラスターの健全性とパフォーマンスを可視化するための動的なダッシュボードを作成する。
• 事前に対処できる問題解決のための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。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大阪（オンラインまたはオンサイト）で行われ、高度なアラーティングと自動化スキルをGrafanaおよびPrometheusで向上させたい中上級レベルのDevOpsエンジニアおよびSREプロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• Prometheusで高度なアラートルールの作成と管理
• ウェブフックを使用してPrometheus Alertmanagerを外部ツールと統合する
• アラートへの自動応答により、問題の解決を迅速化する
• Grafanaを使用してアラートを効果的に可視化および管理する

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、クラウドとDevOpsエンジニアの中級者を対象としており、GrafanaとPrometheusを使用してクラウドオブザーバビリティを向上させたい方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• GrafanaとPrometheusをクラウドプラットフォームに統合することの利点を理解する。
• クラウドベースのリソースの監視のためにPrometheusを設定する。
• クラウドサービスのメトリクスを可視化するためにGrafanaを構成する。
• 監視のスケーラビリティのためにクラウドネイティブツールと統合を利用する。

この講師主導のライブトレーニングは、大阪（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プロフェッショナル向けです。GrafanaとPrometheusを使用してインパクトのあるダッシュボードを作成し、監視プラクティスを最適化したい方におすすめです。

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るようになります：

• 効果的なダッシュボードを設計するためのベストプラクティスを理解します。
• 高度なGrafanaダッシュボード要素を作成および構成します。
• 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活用します。
• アラートメカニズムの実装により運用認識を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 大阪（オンラインまたはオンサイト）で実施され、初級レベルのシステム管理者や DevOps エンジニアを対象としています。Grafana と Prometheus を使用した核心的な監視スキルを身に付けることを目指しています。

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：

• IT 環境での監視の目的と重要性を理解する。
• 基本的な監視タスクのために Grafana と Prometheus をインストールおよび構成する。
• システムのパフォーマンスを可視化するためのシンプルなダッシュボードとアラートを作成する。
• システムの可用性とパフォーマンスを監視する際の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（オンラインまたは対面）は、意味深く魅力的なデータ可視化を作成したい初級レベルのデータサイエンティ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るようになります：

• Google Colab をデータ可視化に設定し、操作する。
• Matplotlib を使用してさまざまな種類のプロットを作成する。
• Seaborn を使用して高度な可視化技術を利用する。
• プレゼンテーションと明瞭性のためにプロットをカスタマイズする。
• 可視化ツールを使用してデータを効果的に解釈し、プレゼンテーションを行う。

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）は、初心者の IT プロフェッショナルや DevOps 専門家を対象としており、Grafana と Prometheus の基本を学ぶことを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Grafana と Prometheus の目的と主な機能を理解する。
• Linux 環境に Grafana と Prometheus をインストールおよび設定する。
• Grafana で基本的なデータソースとダッシュボードをセットアップする。
• Prometheus を使用してシステムのメトリクスを監視し、データを可視化する。

Elastic Stack (ELK)は、複数のソースからリアルタイムでログデータを検索、分析、可視化するための強力なプラットフォームです。

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、中級レベルのITプロフェッショナルを対象としています。彼らが分散ログデータの管理、アラートの自動化、高度な可視化とダッシュボードの作成にELKの知識を深め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をできるようになります：

• データベースを含む複数のソースから高度な取り込みと解析フローを構成する。
• 異なるチームや使用ケース向けにカスタマイズされたKibanaダッシュボードを作成する。
• メール通知と条件ベースのアラートを実装する。
• 正規表現を使用してログでの検索精度を向上させる。
• セキュアなログ環境のためのユーザー権限とアクセス権限を管理する。
• Elasticsearch REST APIを使用して自動化と統合を行う。

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ハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• 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、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、中級レベルの管理者と開発者向けです。Elasticsearch の管理方法や Kibana での高度なダッシュボード開発技術、システムの維持管理などを深く理解したい方々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を Able to となります：

• 高度な管理とダッシュボード開発のために Elasticsearch と Kibana の環境をセットアップおよび構成する。
• Elasticsearch インデックス、マッピング、データモデルを作成および管理する。
• 高度なクエリとフィルターを開発して、Elasticsearch データから重要な洞察を抽出する。
• さまざまな可視化タイプと技術を使用して Kibana で対話型ダッシュボードを設計および構築する。
• Elasticsearch と Kibana の管理、最適化、トラブルシューティングのベストプラクティスを実装する。

データ分析は、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援するためにデータを検査、クリーニング、変換、モデル化するプロセスです。

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、中級レベルの専門家向けに設計されており、パフォーマンスと意思決定支援のためにデータを効果的に管理、分析、可視化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ができるようになります：

• データベースを作成および管理する。
• 回帰、分類、基本的な機械学習モデルを適用する。
• Excel と Power BI を使用して動的レポートとダッシュボードを開発する。
• 統計的手法を使用して意思決定を支援し、トレンドを分析する。

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希望する場合は、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は、大阪（オンラインまたはオンサイト）で開催され、高度なGrafana機能とコンポーネントを学び、活用したい中級レベルのデータ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をできるようになります：

• 高度なGrafana概念とコンポーネントの深い理解を獲得します。
• テンプレート変数と動的ダッシュボードを使用して、データ可視化を強化します。
• 高度なクエリにGrafana Query Languageを使用します。
• Grafanaのスケーリング、パフォーマンスの最適化、および高可用性の確保に関する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実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データアナリストが Python と Plotly、Dash を使用して分析アプリケーションを構築することを目指します。

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

• リアルタイムのインタラクティブダッシュボードを設定し、ストリーミングで更新されるデータを表示します。
• Python を使用してデータサイエンスソリューションのためのインタラクティブダッシュボードを構築します。
• 高度な認証方法を使用してインタラクティブダッシュボードを保護します。

大阪で開催されるこのインストラクター主導の実践的なトレーニングは、ELK スタック (Elasticsearch, Logstash, Kibana) を設定したいシステム管理者を対象としています。なお、このコースの開催には最低3人の参加者が必要です。

トレーニングは ELK のアーキテクチャと機能についての議論から始まり、その後実践的なラボワークに移ります。手を動かす演習が重要な部分を占めており、参加者はフィードバックを受けながら知識を実践する機会を得られます。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大阪（オンサイトまたはリモート）で開催され、データアナリストを対象としています。Grafanaを使用してデータを監視および可視化する方法について学びます。

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：

• Grafanaでビジュアライゼーションを作成するために必要な開発環境のセットアップ。
• 高可用性のためにGrafanaを設定する方法。
• パネルとダッシュボードにデータをカスタマイズする方法。
• 軽快な読み込み速度のためにリバースプロキシの設定。

インタラクティブなダッシュボードの作成に必要なデータの取得と変換方法を学びます

Power BI は最も人気のあるデータビジュアライゼーションツールおよびビジネスインテリジェンスツールの一つです。Power BI は、異なるソースからデータを取得し、データを変換して美しいレポートを作成するために使用されるデータコネクタ、アプリケーション、ソフトウェアサービスの集合体です。

また、これらのレポートを組織内に公開することも可能で、モバイルデバイスやタブレットなどでアクセスできます。この Power BI チュートリアルでは、複数のデータソースへの接続、データ変換、チャートやテーブル、マトリックス、地図などのレポート作成方法をステップバイステップで説明します。

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、参加者はサンプルデータセットを使用して Microsoft Power BI を使用する方法を学びます。

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：

• 視覚的に魅力的なダッシュボードを作成し、データから価値ある洞察を得ることができます。
• 複数のデータソースからデータを取得して統合することができます。
• ビジュアライゼーションを作成してチームメンバーと共有することができます。
• Power BI Desktop でデータを調整することができます。

このインストラクター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、BusinessEventsとActiveMatrix Service Busを使用してイベント駆動型アプリケーションを開発、デプロイ、管理することを目指す開発者向けです。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to:

• 開発を開始するための必要な開発環境をセットアップします。
• 分散型、状態保持型、ルールベースのイベント処理システムを構築します。
• ビジネスイベントデータを管理し、適切なビジネスルールを実行します。
• 大規模でデータ駆動型のアプリケーションでのイベント応答時間を短縮します。
• 不正検知、追跡・トラッキング、リアルタイム顧客オファー生成などのアプリケーションを構築します。

この4日間のコースは、Tableauの初心者向けです。このコースでは、Tableauのすべての機能に慣れることと、他の人とデータビジュアライゼーションを作成して共有する方法を学びます。コースでは、データへの接続から計算の作成、チャートの選択、ダッシュボードの構築、そして作品の公開までのすべての手順を案内します。

このコースは、各トピックに専念した講義と実践的な演習で構成されています。最後には30分間のテストと60分間のプロジェクト課題があります。

コースの主要項目:

• Tableauインターフェースに慣れること
• データへの接続と操作
• Tableau機能の使用
• 洞察的なビジュアライゼーションを作成する
• 広範な聴衆に作品を共有する

コース形式:

• 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動実装
• コース終了時の知識テストとプロジェクト課題