日本のPySparkトレーニング

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。

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。

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。