データサイエンスのためのストリーミング前処理入門　PythonとSparkで始めるビッグデータストリーミング処理入門

Description

現役のデータエンジニアがレクチャーします！

AIや機械学習を行う際に最も時間のかかる作業は、データの準備とそれらの管理です。これらの作業のことをデータエンジニアリングと呼びます。実に８０％以上の時間をデータエンジニアリング(データサイエンスのための前処理や仕組み構築)に割いてるのが現状です。

本コースではApache Sparkを使ったストリーミングのデータエンジニアリングについて学びます。

ポイント：

本コースでは分散処理のデファクトとなりつつあるSparkについて学びます。

Apache Sparkはビッグデータ処理で多く使われている分散処理エンジンです。

今回はPythonと組み合わせたPySparkを使ったストリーミング処理の講座です。

ストリーミング処理の基本から、Avroフォーマット、Webアプリケーションにおけるユーザのトラッキングとストリーミングの一連の流れをこのコース一つで学ぶことが可能です。

特徴：

1. データエンジニアリングよりの講座です。

2. 難しいいサイエンスや数学は出てきませんが、データの3職種のうちの一つである「データエンジニア」のためのコースです。

3. 普段Pythonを使っている方やこれからAIやビッグデータの分野にエンジニアとして参画してデータを自在に操りたいという方にはぴったりです

4. ストリーミング処理を勉強してみたい方(メッセージキュー、ストリーミングについて学びたい方)

ソースコードや解説は以下のGitHubリポジトリにあります。

動画内ではGitHubの資料に加え補足をしながら解説を進めています。

What You Will Learn!

• PySparkを使ったビッグデータストリーミング処理を学びます
• メッセージキュー(今回はApache Kafkaを使います)とストリーミング処理エンジン(Pyspark)の組み合わせを学びたい方
• Avroフォーマットなどストリーミングの開発に頻繁に使われるフォーマットについて学びます
• ケーススタディで実務を例に取ったデータエンジニアリングの流れで紹介
• データサイエンスのためのストリーミングにおける前処理について学習することができます

Who Should Attend!

• IoT開発やWebサイトのユーザーの行動履歴のトラッキングなどストリーミング処理を学びたい方
• データサイエンスで頻繁に行われる、ストリーミングにおける前処理を知りたい方

TAKE THIS COURSE