本E-learningコースは英語での提供となります。

「Big Data Technology Fundamentals」では、ビッグデータソリューションで使用されるテクノロジーの基本的な全般知識について説明します。MapReduce、HDFS、Pig および Hive のプログラミングフレームワークなど、 Hadoop エコシステムを使用したビッグデータソリューションの開発についても説明します。このE-learningコースは、AWS サービスを使ってビッグデータソリューションを扱うための基礎を身につけるのに役立ちます。このコースは無料ですが、現在英語でのみの提供となります。

このコースでは、次の作業の方法を学習します。

  • ビッグデータソリューションを作成するために使用できる一般的なツールやテクノロジーを確認する
  • コンポーネントの Map、Shuffle と Sort、および Reduce など、MapReduce プログラミングフレームワークを理解する
  • Hive プログラミングフレームワークを使用して、ビッグデータソリューションの作成に利用できるオプションを理解する
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このコースは次のような方を対象としています。

  • ビッグデータ環境の構築/運用を担当する、パートナーとお客様
  • Java または C# といった言語での基本的なプログラミングの知識

このコースは次の方法で実施されます。

  • ウェブベースの e ラーニング

注: コースの概要は、クラスが提供されるリージョンの場所または言語によって若干異なることがあります。

モジュール 1 – ビッグデータの概要

  • ビッグデータのビジネス上の重要性
  • Hadoop エコシステム
  • ビッグデータの特徴
  • ビッグデータの処理
  • ビッグデータを分析するためのツールと手法
  • ビッグデータソリューションの実装
  • 導入事例 – ソーシャルメディア分析

モジュール 2 – MapReduce と Hadoop の概要

  • Hadoop アーキテクチャ
  • MapReduce フレームワーク
  • MapReduce プログラミング
  • MapReduce および HDFS/S3
  • ユースケース – 推奨エンジン

モジュール 3 – Pig プログラミングを使用するデータ分析

  • Pig の概要
  • Pig のデータ型
  • Pig でのデータの表現
  • Pig の実行
  • ユーザー定義関数
  • Pig と従来の RDBMS の比較
  • Pig での高度な手法  

モジュール 4 – Hive でのビッグデータのクエリ

  • Hive の概要
  • Hive でのデータの表現
  • Hive のデータ型
  • Hive クエリによるデータの調査
  • Hive および AWS
  • ユースケース – アドホック分析と製品のフィードバック