(Google+)49この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。AWS」を受講してきました。AWSのデータ分析で利用できるサービスが網羅的に紹介され、またそれらを組み合わせたデータ分析の実践がハンズオンで学べる、これからAWSでデータ分析を始めたい方に最適なトレーニングとなっていました。以下トレーニングの詳しい内容についてお伝えしていきます。AWS」では、AWSクラウドプラットフォームでのビッグデータソリューションについて紹介します。HiveやHueといったHadoopツールの広範なエコシステムを使ってデータを処理する方法について説明します。Kinesisとの連携方法、セキュリティやコストの効率化のためのベストプラクティスを活用する方法についても説明します。AWSトレーニングは3日間あり、内容は大まかに以下の構成になっています。AWSの「コースの概要」をご覧ください。対象者このコースは次のような方を対象としています。RDSなどAWSのベーシックなサービスはすでに利用していてこれからデータ分析もAWSでやっていきたいという方向け、AWSのトレーニング群の中では中級者向けのトレーニングになるかと思います。RedshiftなどAWSでのデータ分析ソリューションについて学びたい方にもフィットするトレーニングという印象を持ちました。前提知識このトレーニングでは、受講する前に次の知識を身につけておくことが推奨されています。1、AWS実践入門1、コースの修了または同等の経験データウェアハウス、リレーショナルデータベースシステム、およびデータベースの設計についての基本的な知識AWSに関する基礎知識がある上で、一般的なリレーショナルデータベース(RDBMS)を操作した経験のある方であれば条件を満たしていると思います。:会場、講師やスケジュール配分は、開催日程によって異なる可能性があります。今回トレーニングの会場となったのは東京、目黒にあるAWSJのオフィスでした。各席には演習を実施する為のノートPCと追加ディスプレイが設置されています。ノートPCは持ち込みも可能となっていました。テクニカルトレーナーの鬼形さん、同ソリューションアーキテクトの半場さんの2名体制でした。半場さん)トレーニングで学べること、役立つ点ビッグデータの概要トレーニングは「ビッグデータとは何か?」と、ビッグデータを扱う上でのAWSの優位性や、ビッグデータ処理に利用できるAWSのソリューションを知るところからスタートします。Service(Kibana)AWSにはビッグデータ処理に利用できるソリューションが豊富にあり、分析対象のデータの種類やコストなどに応じて取り得るシステム構成も様々です。トレーニングではこれらのソリューションをどう組み合わせてデータ処理のパイプラインを構築するか、その原則とベストプラクティスについて学ぶことができます。ビッグデータのストレージソリューション「ビッグデータをどこに溜めるか?」、データストレージという切り口でも、そのソリューションは様々です。Serviceトレーニングではデータの構造、アクセスパターン、コストなどに応じて最適なストレージソリューションを選択するためのノウハウを学ぶことができます。Kinesisクリックストリーム分析、エンゲージメント分析、あるいは不正なボットのモニタリングなど、リアルタイムのデータ分析処理も年々需要が増しています。Kinesisを使ったストリームアプリケーションの構築手法について学ぶことができます。Analytics」についても触れられていました。EMRの利点と具体的な使用方法について学ぶことができます。Hadoopのプログラミングフレームワークについて、それぞれのプログラミングフレームワークの特徴と主なユースケースについても学ぶことができます。Sparkについては、アーキテクチャやプログラミングモデルについて一歩踏み込んだ解説がなされていました。Redshiftです。Redshiftの概要や具体的な利用方法について学ぶことができます。Redshiftで最適なパフォーマンスを得るためには、スキーマ、分散キー、ソートキートなどを適切に設計する必要があります。トレーニングではこれらの設計に関するベストプラクティスを学ぶことができます。ビッグデータの可視化トレーニングの最後の章はビッグデータの可視化についてです。QuickSightにフォーカスした内容での講義となりました。QuickSightは2016年11月に正式リリースされた、AWS上のデータを低コストで簡単に可視化することができるBIサービスです。QuickSightの特徴やサードベンダー製のBIツールとの比較などについての解説がありました。ラボトレーニングで用意されたラボは以下の7つです。QuickSightを利用してビッグデータを処理するという、ビッグデータ処理のパイプラインを一気通貫で体験できるとても実践的な内容でした。今回は、弊社よりAWSコンサル部の八幡とデータインテグレーション(DI)部の小澤が参加しました。それぞれが「ここがよかった!」と思った点を共有します。八幡の感想AWSではビッグデータを扱うためのサービスが数多く存在しますが、様々なデータ分析のニーズに対してどのサービスをどう組み合わせて使うかは悩みどころです。EMRはまだ、、という方にも有意義なトレーニングだと感じました。ビッグデータ系のサービスは、その機能やユースケースは知っていても分析対象のデータや適度な課題が無いと実際に触って試してみるということが比較的難しいものが多いかと思います。ラボでは、サンプルデータが用意され実践的なシナリオに基づいてAWSを活用したデータ分析を行うことができるので、その点も非常に有意義な経験となりました。AWSにある様々なマネージドサービスをフル活用してデータをどのように活用していくかが学べました。分析環境やシステムの構築を行うシステムエンジニア分析結果を成果につなげるためのビジネスパーソンといった役割が必要になるとよく言われますが、特に2つ目にあげた『分析環境やシステムの構築を行うシステムエンジニア』にとってどのような仕組みを構築するべきかの全体像を理解し適切に運用していく方法を理解するのに役立つ内容となっていると感じました。いう内容になっていると思います。それらを網羅的にマネージドサービスとして提供しているAWSの便利さも改めて実感できる内容となっていました。『クラウドネイティブにするとはどういうことなの?』というのも併せて理解できる内容にもなっていたと感じます。AWS」の「クラスを検索する」をクリックして確認下さい。演習環境を伴うクラスルームトレーニングですので、各回に定員が設けられています。開催日に近くなると満席になる可能性もありますので、早めのお申込みがおすすめです。AWS」では、「ビッグデータとは?」から始まり、ビッグデータ処理の考え方やAWSでのビッグデータ処理のパイプラインの構築方法等について具体的なユースケースや実際の事例を通して広範囲に学ぶことができます。今回が本トレーニングの初回実施だったこともあり、今回のフィードバックを踏まえてより次回以降にバージョンアップする予定とのことです。AWSでデータ分析を、とお考えの方はぜひご受講頂くことをお薦めします。528,293Rust始めました。リモート】クラスメソッドの会社説明会を開催しますクラスメソッドでは、AWS・AI・ビッグデータ・モバイルなどの技術職や営業のメンバーとして一緒にお仕事をする仲間を大募集しています。#cmdevio新型コロナウイルスの感染拡大を受け、本イベントを延期させていただくことになりました(開催時期未定)。お申し込みいただいた皆様には大変申し訳ございませんが、何卒ご理解いただけますようよろしくお願いいたします。AWSについてライトに色んな情報交換をしましょう。カフェ店長のオカノです。使いたいときの注意点を書きました。本が出ていたので読んでみたところよかったので紹介させていただきます。EC2)環境において、不要な踏み台サーバをなくすことができる便利なアップデートです。臼田佳祐295ワークフロー自動化OSSのn8nをAWS環境で建てて検証してみました。非常に期待できるサービスです。Fargateの勉強をしています。使ってみたい方は参考にしてください。洋介252SnowflakeがAWSの東京リージョン上で稼働するようになりました。データを日本に置けます。芳賀健232こんにちは!猫様の忠実なるしもべ、芳賀健です。Tokyoで開催されました。カフェ店長のオカノです。クラスメソッド株式会社が運営するAWS・iOS・HTML5に関する技術情報サイトです。