日本のHadoopトレーニング

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。

Apache NiFiは、オープンソースのフローベースデータ統合・イベント処理プラットフォームです。ウェブベースのUIときめ細かな制御機能により、さまざまなシステム間でリアルタイムにデータを自動的にルーティングし、変換したり調整することが可能です。

本講座はインストラクターによる対面またはオンライン形式の実践トレーニングであり、運用環境においてNiFiデータフローを展開・管理・保護・最適化したい中級レベルの管理者およびエンジニアを対象としています。

受講を完了すると、参加者は以下のスキルを習得できます：

• Apache NiFiクラスターのインストール、設定、保守作業
• さまざまなソースおよびターゲット間でのデータフローの設計・管理
• フロー自動化やルーティング、変換のロジック実装
• パフォーマンス最適化、運用状況のモニタリングおよび問題解決

講座形式について

• 実際の事例を踏まえた対話式講義
• フローの構築・展開・管理を行う実習課題
• 実環境を想定したシナリオベースの演習
  

カスタマイズ可能な内容について

• 本講座のカスタマイズをご希望の場合は、事前にご相談ください。