ビッグデータ概説（１日間）

実践重視のプログラムで「わかる」を「できる」に！

No. DB093

24/03/07 更新

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到達目標
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対象者target

特に問いません。

研修内容・特徴outline・feature

ビッグデータについて、概要や活用事例、ビッグデータを活用したプロジェクトの進め方、システム構成や関連技術（分散処理、NoSQL等）などを1日間で分かりやすく紹介します。

到達目標goal

・ビッグデータの概要を説明できる。
・ビッグデータの活用方法を説明できる。
・ビッグデータ関連技術を説明できる。
・ビッグデータのシステム構成を説明できる。

主催団体organizer

本コースは、NECビジネスインテリジェンス株式会社（旧：NECマネジメントパートナー株式会社）が主催しております。

研修プログラムprogram

内容
AM	第１章ビッグデータ概要・ビッグデータとは　構造化データ、非構造化データ　AI(人工知能)、IoT、ロボティクス、クラウド、ビッグデータの関係性　機械学習、ディープラーニング・ビッグデータの活用　現状や実績の把握、原因の仮説、未来の予測・ビッグデータ活用の効果　顧客満足度の向上、リソース利用の最適化、異常の早期検出など・ビッグデータ活用の課題　分析エキスパートの不足、データの精度など
第２章ビッグデータ活用の実現手順・ビッグデータ活用の手順とは・目的の設定　「あるべき姿」、「現状」、「ギャップ」を明確にする・活用シナリオの立案　分析手法(見える化、統計学、マイニング) 　活用するデータ　活用手順・活用シナリオの検証
PM	第３章ビッグデータ活用のシステム構成・ビッグデータ活用のシステム構成とは・データの生成・データの転送・データの蓄積　リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、Hadoop ・データの整理　データクレンジング・データの分析、対処　見える化、BI ツール、人工知能（AI）
第４章ビッグデータを支える技術・Hadoop ・NoSQL ・ストリームデータ処理

内容

第１章ビッグデータ概要

・ビッグデータとは
　構造化データ、非構造化データ
　AI(人工知能)、IoT、ロボティクス、クラウド、ビッグデータの関係性
　機械学習、ディープラーニング
・ビッグデータの活用
　現状や実績の把握、原因の仮説、未来の予測
・ビッグデータ活用の効果
　顧客満足度の向上、リソース利用の最適化、異常の早期検出など
・ビッグデータ活用の課題
　分析エキスパートの不足、データの精度など

第２章ビッグデータ活用の実現手順

・ビッグデータ活用の手順とは
・目的の設定
　「あるべき姿」、「現状」、「ギャップ」を明確にする
・活用シナリオの立案
　分析手法(見える化、統計学、マイニング)
　活用するデータ
　活用手順
・活用シナリオの検証

第３章ビッグデータ活用のシステム構成

・ビッグデータ活用のシステム構成とは
・データの生成
・データの転送
・データの蓄積
　リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、Hadoop
・データの整理
　データクレンジング
・データの分析、対処
　見える化、BI ツール、人工知能（AI）

第４章ビッグデータを支える技術

・Hadoop
・NoSQL
・ストリームデータ処理

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留意事項・備考notice

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＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
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※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。