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

🌟 【データサイエンス/データエンジニアリングシリーズ】PythonとSparkでストリーミング処理を行ってみよう 🌟

はじめに：

現役のデータエンジニアがレクチャーします！

データサイエンスや機械学習を行う際に、最も重要なステップは何でしょうか？それは、もちろん「データの準備とその管理」です。これらの作業を集まったことを「データエンジニアリング」と呼びます。実際に、データエンジニアリングに費やす時間は、AIや機械学習のコーディングよりも、80%以上を占めているのです。

このコースで学ぶ内容：

• 分散処理のデファクトとなりつつあるSparkについて Apache Sparkはビッグデータ処理のための強力な分散処理エンジンです。本コースでは、Pythonと組み合わせて使うPySparkを用いたストリーミング処理の基礎から応用までを学びます。

• ストリーミング処理の実践 ストリーミング処理の基本から、実際のアプリケーションにおけるユーザのトラッキングやストリーミングの流れを含む、一連のストリーミング処理をこのコースで学べます。

このコースの特徴：

• データエンジニアリングに特化した講座 データサイエンスの3つの職種の一つ、すなわち「データエンジニア」を目指す方々へ。

• AIや数学の専門知識は不要！ 難しいiサイエンスや数学の知識がなくても構いません。データ操作に集中できる環境を提供します。

• 普段Pythonを使っている方やビッグデータ分野への参画を望む方へ これらの方々には、ストリーミング処理の知識がなくても直感的に学べるコースです。

• メッセージキューやストリーミングについて学ぶ 実際にMESAGE BROKERやストリーミングエンジンを使った処理の仕組みを深く理解できることができます。

資料とソースコード：

• GitHubリポジトリにあるソースコードや解説 本コースの動画内では、GitHubの提供される資料に加え補足をしながら、解説を進めています。これにより、理解を深め、実際に手を動かせる自信を持つことができるでしょう。

本コースは、データエンジニアリングの基礎から応用までを幅広くカバーし、実際のビッグデータ処理に必要なスキルを身につけることができます。PythonとSparkの組み合わせにより、ストリーミング処理の世界を一歩ずつ探求していきましょう！🎉

もしあなたがデータエンジニアリングの道を歩む中で手助けを必要としているなら、このコースはあなたにぴったりの選択肢かもしれません。立ち入れてみてください！