ビッグデータ処理
分散システム
コース
Apache Spark、Hadoop、Kafkaを使用したペタバイト級データ処理技術を16週間で習得。分散システム設計、ストリーミング処理、クラスター管理の実践的スキルを身につけます。
コース概要と学習内容
現代の大規模データ処理に必要な分散コンピューティング技術を体系的に習得するコースです。Apache SparkとHadoopエコシステムを中心とした分散処理フレームワークから、KafkaとFlinkによるリアルタイムストリーミング処理まで包括的に学習します。クラスター管理、パフォーマンス最適化、耐障害性設計といった運用面での重要な知識も実践的に習得し、ペタバイト級データセットの処理に対応できる専門技術を身につけます。
核心技術領域
- Apache Sparkによる分散データ処理
- Hadoopエコシステム活用技術
- KafkaとFlinkによるストリーミング
- クラスター管理と性能最適化
- データレイク設計とパーティション戦略
実装プロジェクト
- リアルタイム分析プラットフォーム構築
- マルチテナント分散システム設計
- 高速データパイプライン最適化
- 耐障害性システム実装
キャリア成果と活用分野
高需要分野とポジション
対象業界
- 大手テクノロジー企業
- 金融・証券・保険業界
- 通信・メディア企業
- 製造業・IoTプラットフォーム
- 政府系データ分析機関
専門職種
- シニアデータエンジニア
- 分散システムアーキテクト
- ビッグデータプラットフォームエンジニア
- ストリーミングデータスペシャリスト
- データインフラストラクチャリード
使用技術とプラットフォーム
Apache Spark
PySpark, Scala, SQL
Hadoop
HDFS, YARN, MapReduce
Kafka & Flink
Streaming, Event Processing
Container
Docker, Kubernetes, Mesos
高性能コンピューティング環境
クラスター環境
24ノード構成のSparkクラスターと16ノードのHadoopクラスターを使用した実習環境。実際の企業レベルの大規模データ処理を体験できる専用インフラストラクチャを提供します。
監視・運用ツール
Ambari、Cloudera Manager、Prometheus、Grafanaなどの運用監視ツールを使用。実際のプロダクション環境での運用ノウハウを実践的に学習します。
運用安定性と品質管理
耐障害性設計
- データレプリケーションと自動復旧
- チェックポイントとリカバリ戦略
- ネットワーク分断対応アーキテクチャ
- ヘルスチェックと自動スケーリング
パフォーマンス最適化
- リソース使用率監視と調整
- メモリ管理とガベージコレクション
- クエリ実行計画分析と改善
- データ圧縮とシリアライゼーション
品質保証プロセス
Apache Software Foundation品質基準、CAP定理に基づいた分散システム設計原則、Big Data Reference Architectureガイドラインに準拠した開発手法を学習。エンタープライズレベルの可用性、一貫性、パーティション耐性を実現するシステム構築スキルを習得します。
こんな方にお勧めです
データエンジニア
基礎的なデータ処理経験を持ち、大規模分散システムへのスキル拡張を目指すエンジニア。既存のSQLやPythonスキルを活用した高度な技術習得が可能です。
システムエンジニア
インフラストラクチャやバックエンド開発経験があり、ビッグデータ分野への専門性転換を考えている技術者。分散システム運用の実践的スキルを効率的に習得できます。
アーキテクト
システムアーキテクチャ設計経験を持ち、ビッグデータプラットフォーム設計能力の習得を目指すシニアエンジニア。エンタープライズレベルの分散システム設計スキルを身につけられます。
受講前提条件
必要スキル
- • Java、Scala、またはPythonでの開発経験
- • SQLとデータベース設計の理解
- • Linuxコマンドライン操作
- • 分散システムの基本概念
学習環境
- • 週20-25時間の学習時間確保
- • 16GB以上のRAM搭載PC
- • 高速インターネット接続
- • 技術的問題への取り組み意欲
進捗管理と評価システム
技術評価指標
- 分散処理アルゴリズム理解度 90%+
- クラスター運用スキル 85%+
- パフォーマンス最適化能力 80%+
- 実装プロジェクト完成度 95%+
学習フェーズマイルストーン
高度サポート体制
シニアアーキテクト
週2回の技術レビュー
技術サポート
12時間以内問題解決
専門分析
詳細技術レポート