実践スパークを真似て学ぶ Part1

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。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

このコースでは、ログプレスの強みであるリアルタイム処理と外部連携を含むデータエンジニアリングの実行方法について説明します。また、リアルタイムで参照データを付与する方法、論理的に関連する事象の順序、収集間隔でさまざまな動作を検出する方法、または後続の処理のためにCEP(Complex Event Processing)について深く説明します。

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

リアルタイムデータ処理、今や選択ではなく必須！ Apache Flinkでリアルタイムストリーミングをスマートに扱ってみます。 バッチ？ストリーミング？複雑な概念も簡単に、素早く理解できます。 Kafka、DB連携まで直接やってみながら感覚を掴む実習中心の構成！ データで動く世界、Flinkで先に始めてみませんか。

データ分析の経験も特別なスキルもないプランナー、マーケターが、最も基礎的なレベルでデータ分析を試せる方法を、様々な事例とともにご紹介します。長年にわたり、100以上の企業や公共機関などで2千名に及ぶ受講者の方々と共に実習しながら、データ非専門家という立場で最も現実的に活用可能な分析法として内容を構成しました。

SSIS、SSAS、MachineLearning、BI、ETL。国内の書籍、YouTube、講義、ブログ、学園で見られない重要な技術を学ぶことができます。国内の大企業、米国の大企業、米国の州政府の資金援助機関の就職に興味のある方にもおすすめです。

Apache Airflowを活用したデータパイプライン構築過程を基礎から実戦まで学習します。Airflowの核心概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど実務でよく活用される高級設計パターンを実習を通じて身につけます。PythonとDockerで実習環境を構成し、実際のワークフローを設計し運営できる実戦力を育てます。

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

データ時代、真の価値を発見せよ！📊 データに集中したアプリケーション設計は、もはや必須となりました。 最新トレンドと実務中心の事例で、会社が求めるインサイトと実力を身につけましょう。 効率的なデータ処理と設計の秘訣、今すぐ始めましょう！ あなたの次のステップ、データ中心の世界へ飛躍しましょう！

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

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この講義では、Pythonを活用したテキストマイニング分析に関する基礎理論と実習を学ぶことができます。実務や論文作成時に必要な基礎的なテキストマイニングデータ分析手法を説明します。

本講義は、データアーキテクチャ準専門家（DAsP）資格の取得を目標に、データアーキテクチャの基本概念からデータモデリング、データ品質およびガバナンスまで、試験に必要な核心内容を分かりやすく体系的にまとめたコースです。 複雑な理論を最小限に抑え、試験に頻出する概念を中心に解説しているため、非専門家や初心者の方でも無理なく学習できる構成となっています。 DAsP資格の準備とともに、データを構造的に理解する基礎能力を身につけてみてください。

データに基づいて問題を定義し、その判断根拠と意思決定プロセスを明確に説明する能力を身につけることができる。また、単一モデルの性能のみに集中するのではなく、機械学習ワークフロー全体の完成度と信頼性を評価するパイプライン観点の思考を備えることができる。さらに、エラーが発生した際にその原因を逆追跡し、改善方向を導き出す問題解決能力を強化し、エンドツーエンドプロジェクト遂行経験を通じて現場に即座に適用可能な実務型MLパイプライン能力を習得することができる。