Apache Airflow を使用したシリコンバレーのエンジニア

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Apache Supersetは複数のデータベースを接続してチャート・ダッシュボードをサクッと作れるオープンソースBIツールです。コードが分からなくても可視化が可能で、SQL Labでは直接クエリも実行できるため、初心者からプロまで誰にでも役立ちます。作成したダッシュボードはすぐに共有でき、権限設定まで可能なので協業にも完璧です。Supersetを学べばデータ基盤の意思決定を素早く行い、会社ですぐに使える実戦ダッシュボードを作る能力を身につけることができます。一言で言えば、データを「語らせたい」人にピッタリです。🚀

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高可用性が保証されるビッグデータシステムまたは分散処理システムクラスター（HDFS、Zookeeper、Spark、Zeppelin）を直接構築するコードラボ中心の授業です。

AI時代が到来し、データパイプラインの構築は企業の競争力を左右する核心的な力量として位置づけられています。最も広く使用されているAirflowを活用し、効率的なデータパイプラインを構築するノウハウを、実戦経験と豊富な講義経歴を持つシリコンバレーの専門家（元Udemyデータチームヘッド、現サンノゼ州立大学データ修士課程教授）から直接学んでみましょう。

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

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NumpyとPandasはデータ分析の基本であり、AIフレームワークの基盤として、私が実務と講義で積み重ねてきた核心的な活用ノウハウを込めました。 マーケター・企画者・初心者アナリストが最も頻繁につまずくデータクレンジング・加工を実習中心で簡単に学べるように構成しました。 この講義を通じて、誰でも開発者の助けなしに自らデータを扱い、分析結果を作り出す実力を身につけることができます。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

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。

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30年のキャリアを持つDBA講師が、実務ですぐに適用可能なSQLチューニングの核心テクニック45種を実践例でお教えします。実行計画の分析からインデックス最適化、結合チューニングまで、遅いクエリを10倍速くする実務ノウハウを習得しましょう!

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この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。

AWS入門者、中級/上級者のための講義をすべて受講したにもかかわらず、まだ何か不足していると感じますか？ AWS 実践のための講義がまさにそのような方のための講義です。

mongoDB、NoSQLは最近多く聞こえますが、まだ見知らぬデータベースですか？リレーショナルデータベース（RDS / SQL）のように使用していませんか？いくら良い技術も正しく使用しないと逆効果が発生します。だからモンゴディビの使用失敗事例もしばしば見えます。このレッスンでは、mongoDBをできるだけmongoDBで使用できるように、基本概念から実務ノウハウまで教えていきます。

このコースは、Azure上でプロダクションレベルのLLMアプリケーションを設計・デプロイしてきた実務経験に基づいて構築されています。 単なる簡易的な例題や個別のノートブックに焦点を当てるのではなく、実験段階から実際のシステムへと移行する際に直面する具体的な課題（データの取り込み、ベクトルストレージ、サービスオーケストレーション、クラウドデプロイ、セキュリティなど）を詳しく解説します。 コース全体を通して、複雑なAzureサービスを明確で実践的なステップに分解し、各アーキテクチャの決定理由を説明しながら、スケーラブルなシステムの中で各コンポーネントがどのように連携するかを示します。受講者は、LangChainベースの完全なアプリケーションを構築、デバッグ、デプロイするプロセスを通じて、インフラおよびアプリケーションレベルの現実的な問題を解決する自信を深めることができます。

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

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。

Pythonの代表的なWebフレームワークdjangoを使ってPinterest特有のカード型レイアウトデザインを模したWebサービスを実装してみます。