【実戦で学ぶ基盤構築】ローカル端末で作り理解するエンジニアのための機械学習基盤の作成とMLOps

🚀 コース名: 【データサイエンス/データエンジニアリングシリーズ】SparkMLを用いた機械学習モデルの作成からデプロイまで

🔍 コース概要:

• データ民主化の時代: データサイエンスが普及し、データ活用にはエンジニア以外の役割も関わっていく日に至りました。
• 機械学習基盤の理解: 本コースでは、ローカル環境でDockerコンテナを使って、自分の端末で机械学習の基盤からモデルまで学ぶことができます。
• MLOpsの重要性: 機械学習モデルは一度作成した後も役割を果たすため、データの変化に応じて再学習させることが求められます。これはMLOpsの考え方です。
• エッセンスの学習: 一つのシンプルなモデルを通して、機械学習モデルの実用的な知識を効率よく学んでいきます。
• クラウドサービスとの統合: 本コースでは、クラウド上の開発にも応用可能なポイントを提供しています。
• データ分析基盤との関係: データ分析基盤と機械学習基盤の関係も詳細に解談し、理解を深めることができます。

🛠️ 本コースの目的:

• 「機械学習基盤はどう作るの？」
• 「機械学習基盤ってそもそも何？」
• 「機械学習基盤ってどんな要素を含んでいるの？」
• 「機械学習基盤を使ってどのような活動をするの？」
• 「モデルを作成したけどどのように利用して良いかわからない」
• 「ワンショットのモデルしか作成したことがないので継続的に適用していくイメージが湧かない」

🎯 本コースはどんな人に向けているか?

• 「機械学習基盤に興味のある開発者」
• 「モデルを作成後のモデル利用の流れとデータを利用した活動をイメージしたい方」
• 「データ分析基盤と機械学習基盤の関係について知りたい方」

🛠️ 登場する技術スタック:

• Mongodb - 高性能なNoSQLデータベース。
• Apache Spark - 分散プロセシングと機械学習のためのオープンソースです。
• Apache SparkML - Apache Sparkの機械学習ライブラリ。
• NodeJs - JavaScriptをサーバー側で実行するためのルーティングターケート。
• Embulk - データベースへの大量データのインポートツール。

📅 スケジュール:

• 実践的なコード例と共に、機械学習モデルの作成からデプロイまでを実践で理解することができる。
• 各章ごとに実践演題を展開し、理論だけでなく実用的なスキルを身につけられるように構成されています。

🌟 このコースで獲得できるスキル:

• 機械学習モデルの設計と開発
• モデルのデプロイメントと運用（MLOps）
• データベースとの連携（Mongodbなど）
• 実践的なデータ分析スキル
• クラウド環境での機械学習モデルの活用

このコースを受講することで、機械学習の基盤から実際のビジネスへの応用までを学び、データエンジニアリングの専門家としてのキャリアを展開する第一歩を踏むことができます。皆様の成功をお待ちしています！