インフラーン - 最大のAI、AX、セキュリティ学習プラットフォーム

この講義を通じて、企業のApache Sparkプロジェクトをすぐに遂行できるようになります。

Kafka、Hadoop、Spark、Airflowの主要概念とインフラ構築から、JavaとPythonベースの実習、さらにAWS環境での運用レベルのパイプライン構築まで、一緒に取り組みます。

勉強はしたけど問題が解けないあなたのためのSQLD黄色本176問題解説講義。完走後は合格を超えて専門家になります。SQLDオールインワンパス！

皆さん、ビッグデータ処理の4段階である[データ収集▶データ保存▶データ分析▶表現]について、理論30％＋実践70％のコードラボ方式でより楽しく体系的に学習します🧑🏻‍🏫

本番環境で使用するApache Kafkaアプリケーションプログラミングの知識を集めました！データパイプラインを構築するのに重要なアパッチカフカの各種機能を見て実習する時間があります。

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。

MongoDBを使用して大容量データのクエリを作成する方法を学びます。

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。

本課程は、半導体製造データを基に、Binデータの現状分析、Wafer Defect Mapのパターン分析、歩留まりと工程パラメータ間の関連性分析までを行う実践的な分析コースです。 単なる可視化にとどまらず、パターン類似度分析やクラスタリング手法を活用して不良タイプを分類し、工程変数と歩留まりの関係をデータに基づいて解釈する方法を学習します。 実務で活用可能なダッシュボードを自ら構築し、半導体製造データを分析するための構造的なアプローチを習得することに重点を置いています。

MySQLの基礎的な活用方法から、実際のサービス環境で求められる高度な技術まで、段階的に学習します。また、さまざまな事例や実務データに基づくデータモデリング手法、Foreign Key設計の実効性の検討、Google CalendarスキーマのDDL分析、現代的なDDL設計原則など、幅広いテーマを扱います。MySQLを単なるデータベースにとどめず、システムの中核コンポーネントとして活用する方法を深く学べる講座です。

"ビッグデータ+AIフルスタック開発" - AIに生命力を吹き込むビッグデータ構築過程をパイロットプロジェクト形式に進めます。 ニーズを把握し、段階的にプラットフォームを構築し、スマートカーデータのナビゲーションと分析を行います。

1. どのような講義ですか？ - SQLP資格取得に向けた理論と演習問題を収録しています。 - 30年間にわたるデータベースの現場での経験をすべて盛り込みました。 - データと人々で10年間行ってきた対面講義の内容を、そのままオンラインでお届けします。 - SQLP資格取得に向けて、最適な講義になると自負しています。

DebeziumベースのCDCを初めて学び、どこから始めればよいか途方に暮れている方のための講座です。 MySQLの変更データをKafkaにリアルタイムで収集し、PostgreSQLまで転送する全プロセスを実際に手を動かして学習します。 CDCの基本原理から設定、運用のノウハウまで身につけ、リアルタイムデータパイプラインを自ら構築できるようになります。

私は苦労して学びましたが、皆さんは簡単に学んでください。 不要な理論は省き、SQLの核心だけを詰め込みました。 SQLへの自信を素早く手に入れましょう。

statefulサービスに対してどのようにサーバーを構築し、無停止デプロイが進行されるのか、すべてをお教えします。

"トレンドを追うことも重要ですが、揺るぎない基礎が本当の実力を作ります" この講義はデータサイエンスの流れを理解し、最も実用的な技術からしっかりと身につける初級コースです。

Pythonの文法は勉強したけれど、いざデータを扱おうとすると途方に暮れていませんか？ NumPyやPandasを学ぶべきだとは分かっていても、どこからどう繋げればいいのか悩んでいたなら、このPART2がその答えになります。 全50講のデータ分析カリキュラムのうち、PART2では実際にデータを読み込み、精製・加工しながら統計的に解釈するプロセスを段階的に経験します。単にライブラリや文法を学ぶだけでなく、どのような状況でどのツールを選択すべきかという基準を確立します。 Pythonコードがわかるレベルから、これからデータを扱うレベルへと移行する転換点が、まさにこのPART2です。

BigQueryでGA4データを活用する方法を紹介します。BigQueryに公開されているGoogle Merchandise Store（https://www.googlemerchandisestore.com/）のGA4 BigQueryデモデータを使用し、基本的なSQL文の実習とともに、マーケターやプランナーが簡単にGA4 BigQueryデータを活用できる方法を紹介します。

Spotfire応用編 - 二次電池コースは、二次電池の製造工程データに基づき、 製品トレイ単位の品質モニタリングと工程統合分析画面を直接構築する実践的な分析コースです。 単なる機能学習ではなく、実際の品質データと工程データを活用して、 品質異常の原因分析のための分析画面を設計・構築する方法を学習します。 基礎機能の説明は省略し、実務で即座に活用可能なデータ構造の理解と分析画面の構成に集中します。

本過程は、臨床試験（Clinical Trial）データに基づき、被験者の特性分析、有害事象（AE）分析、治療効果の比較、および統計ベースの視覚化を行う実践的な分析コースです。 単なる視覚化ではなく、臨床データの構造を理解し、試験群と対照群の比較、安全性・有効性指標の分析をSpotfireを活用して実装する方法を学習します。