【実戦で学ぶデータ分析基盤構築講座】ローカル端末で1から始めるデータ分析基盤の構築とデータ活用のための活動

🎓 【データサイエンス/データエンジニアリングシリーズ】データ分析基盤構築講座

コース概要：

データの民主化が進む中、データ分析やデータ活用を行う能力はまた、多くの役割にわたる重要な技術となっています。本コースでは、エンジニアだけでなく、ビジネスアナリストやデータサイエンティストなど、データを活用しる幅広い分野の方々がデータ分析基盤を自身の端末で学ぶことができるようにします。

本コースで学べる内容：

• 実践的な学習でデータ分析基盤構築のエッセンスを学びます。🖥️

  • Dockerコンテナを使って、データ分析基盤を自分のPCで簡単に構築できる方法を学びます。

• 「データ基盤」とは？

  • データ分析基盤の概念と、なぜそういった構造が重要かについて理解します。

• 必要なコンポーネントと技術スタック

  • Embulk, digdag, Apache Kafka, Apache Spark, postgres, BIツール(例：metabase)など、データ分析基盤に不可欠な技術들を導入します。

• 実際の活動での応用

  • 学んだ知識を駆使して、実際のデータ分析活動を行う方法を紹介します。

• クラウド環境におけru 活用

  • AWSやGCPなどクラウドサービスを使って、学んだ基盤をより大規模な環境で活用する方法も言及しています。

本コースは以下のような方にお勢めです：

• データ分析基盤構築に興味がある開発者

  • データ分析基盤を自分の手で組むことで、より深い理解と実践能力を身につけられます。

• データの流れやデータ活用の仕方を知りたい方

  • データがどのように流れ、どのように活用されるかの全体像を理解することができます。

• データ分析基盤を作りたいけど整理ができていない方

  • 初心者も交えることができ、データ分析基盤の構築プロセスを整理していく手助けを提供します。

登場する技術スタック：

• Embulk - 大規模データのインポート・エクスポートに特化したツールです。
• digdag - データプランのオーケストレーションとして使用されるワークフローエンジンです。
• Apache Kafka - 高密度のデータストリーミングを可能にするコンパーサブルーカーサービスです。
• Apache Spark - 大規模データ処理と分析に最適なエンジンです。
• postgres - 強力な開源SQLデータベースシステムです。
• BIツール（例：metabase） - ビジネスインテリジェンスとして活用されるツールです。

このコースを通じて、データ分析基盤を自身で構築し、実際のビジネスシナリオで活用するための知識と技術を身につけることができます。データ分析やデータサイエンスにおいて不可欠なスキルを磨き上げる第一歩から、実践的な学びを始めましょう！

講師：[あなたの名前]

• データエンジニアリングに関する長年の経験を持ち、実務でデータ分析基盤を構築・運用に徹底した専門家です。
• 多くの企業とプロジェクトで成功した事例があります。
• 実践的な知識を提供することで、参加者のスキルアップに貢献しています。