本当に現場で通用するOCR、このように作ります。
nexthumans
¥14,229
初級 / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)
4.6
(5)
実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結! 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。
初級
Python, AI, openai
受講生 33名
難易度 初級
受講期間 12か月


Sparkベースの主要コマンドの使用方法
Sparkベースのデータサイエンス
「実践で学ぶ Spark Part 1」は、データサイエンスに初めて触れる学習者から、Sparkを活用した実務プロジェクトを準備する実무担当者まで、すべての人を対象に設計された実践中心の講義です。この講義は、Sparkの基本概念から実務での活用方法まで体系的に学習できるように構成されており、特にSparkプロジェクトの遂行に不可欠なコマンドとデータ処理方法を重点的に扱います。
@Apache Spark, @ビッグデータ, @機械学習, @データエンジニアリング, @データトランスフォーメーション
Sparkの基本原理と環境設定: Sparkの動作原理と環境構築方法を習得し、ローカルおよびDocker環境で効率的に活用できるようになります。
分散データ処理と最適化: Sparkの分散処理の概念やデータパーティション、シャッフル、クラスターリソース構成などを実習し、大規模データ処理の基礎を固めます。
実務中心のデータ処理技術の習得: さまざまなSparkコマンドを通じてデータのロード、変換、フィルタリング、結合を行い、高度なデータ処理手法を学習します。
データ分析と可視化能力の育成: SparkのデータフレームとSQLコマンドを活用してデータを分析し、結果を可視化します。
オリエンテーション
Sparkの概念と実務での活用可能性を紹介し、学習の方向性を提示します。
Spark環境の構成
ローカル環境およびDockerを活用したSparkのインストールと設定方法を習得し、実習環境を構築します。
分散処理の概念
Sparkが大規模データを処理する方式と、分散処理の基本原理を学習します。
Sparkの動作理解
Lazy Operation、パーティション、シャッフルなどの核心的な動作原理を、Jupyter NotebookとSpark UIを通じて視覚的に理解します。
実践 Spark 必須コマンド
データロード、日付フィルタリング、join、aggregation、UDFの活用、データ保存など、実務で頻繁に使用されるコマンドを習得します。
SQLコマンドを効率的に活用する方法も含まれます。
高度なデータ処理
文字列データの処理、null値の処理、JSONデータの扱い、パーティションの最適化など、実務でよく直面する問題を解決するための高度な技術を学習します。
Sparkの基礎から実践的な活用法まで学びたい初級学習者
Sparkを活用したデータ分析およびエンジニアリング技術を習得したいデータエンジニア
企業のSparkプロジェクトを遂行したり、拡張可能なデータパイプラインを構築したりすることを目指す実務専門家
Sparkを活用したデータ処理および分析能力を身につけ、企業におけるSparkプロジェクトの遂行能力を確保することができます。
実務でデータをロード、変換、保存し、大規模データを効率的に処理するノウハウを習得します。
Part 2で扱うクラウド環境のSparkプロジェクトに向けた基礎を、しっかりと固めることができます。
Sparkを初めて開始する方や、データ処理の実務的なスキルを身につけたい方にとって、「実践で学ぶSpark Part 1」は完璧な出発点となるでしょう。データサイエンスの世界へ一緒に踏み出しましょう! 🎓✨
学習対象は
誰でしょう?
Sparkを初めて使う人
Sparkの企業プロジェクトを遂行したい人
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎(ごく初歩的なレベル)
191
受講生
19
受講レビュー
29
回答
4.9
講座評価
3
講座
現在、大企業を中心に以下のようなプロジェクトの開発責任およびコンサルティングを担当しています。現役^^です。
あわせて、高麗大学大学院で人工知能関連の兼任教授としても活動しています。
私の目標は、実戦ですぐに活用できる臨場感あふれるプログラミング技術を伝えることです。これから多くの皆さんと共に、楽しい授業を作っていきたいと思っています。
エンタープライズAIアーキテクチャおよびサービス設計
機械学習サービスの実装
バックエンドサービス開発
クラウド(Azure) Databricks、ETL、Fabricなど、各種クラウド環境におけるデータベース構築およびサービス開発
全体
48件 ∙ (10時間 33分)
全体
3件
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