【PythonとSparkで始めるデータマネジメント入門】 ビッグデータレイクのための統合メタデータ管理入門

🚀 【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で始めるデータマネジメント入門 🎓

コースHeadline:

Yuki Saitoによる、データエンジニアが前勢を切り開くリンク最強のデータマネジメント基礎から実践まで！ 🧠💻

コース概要:

「データサイエンスのための前処理入門PythonとSparkで学ぶビッグデータエンジニアリング(PySpark) 速習講座」 を受けただけでなく、データの生産性を高めるメタデータ管理の基礎から応用までを学べます。

コース内容:

• データエンジニアリングの重要性 - データサイエンスや機械学習プロジェクトで消費される80%を是非ご覧ください！
• Sparkを活用したメタデータ管理の基本 - データ組織の効率化とは何か、その方法論を学びます。
• メタデータの取得と計算 - ビジネス、テクニカル、オペレーショナルメタデータの取得方法をPysparkを使って実践します。

特徴:

1. データエンジニアリングに特化 - データサイエンスやビッグデータ分野で活躍したい方へのコツを提供します。
2. 数学やiSAイルの難しさはない - Pythonを使っているある이、もちろんこの講座にも対応！
3. メタデータ管理で価値追加 - データ分析の行為に付け加えたい方のためなので、実用的なスキルを身につけましょう。
4. ソースコードと解説はGitHubリポジトリ - 動画内でも詳細な解説を追加していきます。

学習目標:

• データエンジニアリングの基本理解と実践能力を身につける
• PythonとSparkを用いたメタデータ管理の手法を習得する
• ビックデータ環境でのデータ分析への貢献を深める

コースの進路:

1. ビジネスメタデータ - データ使用に関する情報を管理し、データの重要性を理解します。
2. テクニカルメタデータ - データプロファイリング手法を学び、データの特性を迅速に把握する方法を習得します。
3. オペレーショナルメタデータ - Sparkのアクセスログを解析し、データに関する「5w1h」を引き出す実践を行います。

学習材料:

• 適切なPythonコード - 実際の業務で使えるコードを学ぶことができます。
• GitHubリポジトリ - 動画内容と連携した詳細なソースコードと解説資料が公開されています。

このコースを受けることで:

• データエンジニアリングの基本から応用까지、幅広い知識と技術力を身につけることができます。
• データマネジメントの仕方を学び、データ分析の効率化に寄与することが可能になります。
• 実際のビックデータプロジェクトでのパフォーマンス向上を目指すことができます。

🎓 今日から、あなたのデータエンジニアリングスキルを一歩深める旅を始めませんか？ 🎉

質問やご感想があれば、お気軽にこちらで連絡ください。 コース内容が期待の通り役立つよう、Yuki Saitoに協力しています。 Let's grow together in the world of data engineering! 🚀💼📊