データエンジニアリング実践コース

ビックデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用について クラウド を用いて学ぶ講座です。
【学習内容】
1日目
▪イントロダクション
・データエンジニアリングとは
・データエンジニアの位置づけ
・OLTP と OLAP
▪ビックデータアーキテクチャ
・ビックデータアーキテクチャの全体像
・データ処理の構成要素
・バッチ処理とストリーム処理のユースケース
▪バッチ処理基盤の構築 1
・バッチ処理基盤構築の考慮事項
・環境構築
▪バッチ処理基盤の構築 2
・データの収集
・データのレプリケーション
・データレイク
▪バッチ処理基盤の構築 3
・分散処理の基礎知識
・ビッグデータ処理（ノンコード）
・Spark の実装
・DWH へのデータ格納

2日目
▪イントロダクション
・Day 1 振り返り
・事例紹介
▪ストリーム処理基盤の構築 1
・ストリーム処理処理基盤構築の考慮事項
・環境構築
・ストリーム処理基盤の開発
・データ処理の実装
・Power BI での結果の可視化
▪ストリーム処理基盤の構築 2（IoT 機器からデータ収集）
・データの収集
・データ収集ツールの概要と考慮事項
▪ストリーム処理基盤の構築 3（データ処理と可視化）
・リアルタイムデータ処理
・リアルタイムデータの可視化
・Power BI 基礎（デモ）
▪データ活用
・機械学習とデータエンジニアリング
・機械学習モデルの開発（ノンコード）
▪データパイプライン化/全体の実装
・機械学習モデルのパイプライン作成
・機械学習モデルの再学習の自動化とスケジューリング
▪データエンジニアリング基盤の設計演習
・課題定義
・設計
・発表
▪アウトロダクション
・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介
・スキルチェックテスト
・アンケート

受講料	有料
標準学習時間	16時間
修了証発行	あり
受講形態	完全オンライン制
団体申込み	あり
法人請求	あり