機械学習のためのデータベース入門コース

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機械学習のためのデータベース入門コースってなんですか?

アプリケーションを作るためにデータベース周辺技術を学ぶ必要がある、機械学習を行う際にデータベースからデータを取得してくる必要がある方は多いのではないでしょうか。そのような方々向けに開講したのが本コースになります。世界中で最も利用されているデータベースであるMySQLやNoSQLの代表格であるMongoDB、Pythonでデータベースを扱いやするためのSQLAlchemyを学びデータベース操作を習得します。また、ビッグデータ解析には欠かせない分散処理をPySpark、Databricks(分散処理プラットフォーム)を用いて実装することでデータベース実用化への第一歩を踏み出します。

取得可能スキル

MySQL

世界中で最も利用されているオープンソースのデータベースであるMySQLを使用るすることでデータベースの考え方を抑えながら、MySQLの基本的な操作を繰り返すことで、データベース操作に慣れることができます。

MongoDB

NoSQLの代表格であり、機械学習領域でも用いられるMongoDBを使用しながらNoSQLへの理解を深めていきます。MongoDBのpythonライブラリであるPyMongoの使用方法も理解し簡単に実装を行うことができます。

Spark

ビッグデータを高速に処理するための分散処理フレームワークであるSpark。Sparkを実行するためのPythonAPIであるPySpark、分散処理プラットフォームであるDatabricksを用いて分散処理を実装することができます。

こんな方におすすめ

  • Pythonで機械学習を行ったことがあるけど、データベースを使用したことがない方
  • データベース周りをPythonで扱ってみたい方

カリキュラム

  • 時間割
時間 トピック 内容
9:30~10:50 データベースの基礎
  • データベースとはなにか
  • データベースの種類
  • データベース管理システム(DBMS)
  • データベースのよくある構造と注意点
10:50~12:00 データベース操作
  • MySQLとは
  • データベースの参照、更新、削除
  • データベース管理システム(DBMS)
  • 演習問題
12:00~13:00 昼食休憩
13:00~14:00 MongoDB入門
  • NoSQLとは
  • MongoDBとは
  • MongoDBを用いたDB操作
14:00~15:00 SQLAlchemyの基礎
  • SQLAlchemyとは
  • SQLAlchemyによるデータベース操作
  • 解析環境(Jupyter)とデータベースの接続
15:00~16:30 分散処理
  • 分散処理とは
  • PySparkとは
  • PySparkの使い方
  • Databricksを用いた分散処理
16:30~17:00 まとめ
  • 1日の総復習
  • 今後の勉強の仕方
  • 学ぶべき分野

概要一覧

スケジュール

12/16(日)9:30~17:00(開場:9:00)
次回の開催日は未定です。

料金

60,000円/名(税別)

開催場所

〒101-0047
東京都千代田区内神田 3-2-9 SPビル 4階

備考

Pythonの基礎的な文法を把握していることが前提となります。

アクセス

山手線 神田駅 徒歩3分
東京メトロ丸の内線 大手町駅 徒歩11分
総武本線 新日本橋駅 徒歩8分

セミナー申込

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備え付けWindows PC使用について

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支払い

※ 請求書払いは法人申込の方が対象。
    また受講初日の翌月末払いとなります。


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