Logpresso Enterprise - ダッシュボード

ログプレソを介してデータを収集し、収集したデータをクエリが可能に正規化する方法を習得するためのプロセスです。このレッスンでは、コレクターを設定することでデータを収集する方法、さまざまな形式で混在して入ってくるデータを解析する方法、リモートサーバーにエージェントをインストールしてコレクターを生成する方法について学ぶことができます。

Logpresso で自動的にスケジュール実行を行う予約クエリ機能の使い方について説明します。主にスケジュールで実行される集計クエリパターンなど、データ加工のための各クエリパターンを学習し、問題を解決する方法を学びます。

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。

データを扱う人なら必ず知っておくべき基本技術はSQLです。今回の講義では、SQLをデータ分析という観点から実習中心に学習していきます。実習はDuckDBを用いてGoogle Colabで行います。

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。

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。

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。

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本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

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ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。