産業AIoTブートキャンプ
コホート2｜ビッグデータテクノロジー
テクノロジーの未来への完全無料のゲートウェイ！
12週間のパートタイム・ライブオンライン・ビッグデータブートキャンプで、急速に拡大するデータサイエンス分野で専門特化するためのスキルと経験を身につけましょう。
Who can benefit from it?
Anyone willing to improve their skillset:
シニア・技術エキスパート
修士課程（MSc）の学生など、数年の専門的な実務経験を持つ方。
多様な分野の実務者
ビッグデータ技術の導入・統合を目指す、さまざまな業界の専門職。
アイデアを持つクリエイター・起業家
自身のアイデアを具現化し、プロダクトとして成長させたい起業家やイノベーター。
IT・テクノロジー愛好家
職業として、あるいは趣味として、テクノロジーに強い情熱を持っている方。
Be a trailblazer in big data technologies
プログラムのハイライトと特典
ネットワーキングの機会: 他の受講生、業界のエキスパート、将来の共同研究者やパートナーとつながります。
専用アクセス権: 成功に必要な学習サポートを提供するため、SenzMateのビッグデータリソースを利用できます。
実践的体験: 転職・就職市場で一目置かれるための実用的なスキルとハンズオン経験を得られます。
専門知識へのアクセス: 業界トップレベルであるSenzMateの10年間にわたるビッグデータノウハウから直接学びます。
BootCamp Program
プログラムのハイライトと特典
対象者
ビッグデータ分野へのキャリア転換またはスキル向上を目指すソフトウェア／組み込みシステムの技術者。
Curriculum Design
Our carefully crafted curriculum focuses on the practical applications of AI and IoT, ensuring you gain skills that are immediately applicable in the workforce.
Hands-on Learning
Learn directly from our seasoned experts who have extensive experience in big data, and benefit from their insights, guidance, and industrial knowledge.
About the Bootcamp
産業AIoTブートキャンプ：コホート2｜ビッグデータテクノロジー
This module offers an in-depth exploration of big data technologies, including their architecture, applications, ethical considerations, and the latest developments in the field. Candidates will gain both theoretical and practical knowledge of working with big data, understand their significance in various domains, and acquire hands-on experience with real datasets from real industrial projects.
コホート2 モジュール計画（全12週）
Cohort 02 | Week 01
講義:
ビッグデータ交換プロトコル：MQTTとその先
実践:
- 従来型プロトコル（HTTP）
- IoT/AIアプリでの通信モデル
- MQTTプロトコルの統合
Cohort 02 | Week 02
講義:
ビッグデータ向け軽量メッセージングプロトコル
実践:
- STOMPおよびCoAPプロトコルの統合
- STOMPおよびCoAPプロトコルの統合
- ユースケースに応じた最適なプロトコル選定
Cohort 02 | Week 03
講義:
リアルタイムデータストリーミング：Apache Kafka
実践:
- Apache Kafkaの実装
- Kafkaアーキテクチャ、専門用語、ストリーミング基礎
- クラスタ構築・ブローカー設定
- プロデューサーとコンシューマーグループ
- オフセット管理、Kafka CLI操作
Cohort 02 | Week 04
講義:
ビッグデータストリーミング用Kafka Java API
実践:
- Producer/Consumer Java API
- メッセージシリアライズ、障害耐性
- Exactly-Once（正確に1回）処理、リバランスリスナー
Cohort 02 | Week 05
講義:
ビッグデータ処理の深掘り：Hadoop
実践:
- HadoopエコシステムとHDFSの基礎概念
- HDFS
- MapReduceの実演（小型クラスタ構築）
- Apache Hiveの導入とSQL風インターフェース
- Demonstration: Installing and Configuring Hive
- Hadoop/Hive/Sparkの統合連携
Cohort 02 | Week 06
講義:
高度なビッグデータ処理：Apache Spark
実践:
- SparkアーキテクチャとMapReduceに対するパフォーマンス上の優位性
- Sparkの環境構築実演
- PySparkまたはJavaを用いた基本プログラミング
- Sparkアプリの作成と実行
Cohort 02 | Week 07
講義:
ビッグデータ分析のためのELKスタックの活用
実践:
- ELKスタック（Elasticsearch, Logstash, Kibana）の構成とセルフリファレンス教材による学習
- セルフリファレンス教材による学習
Cohort 02 | Week 08
講義:
Dockerによるビッグデータのデプロイとコンテナ化
実践:
- スケーラブルな環境におけるコンテナ化のメリット
- 自己学習リファレンス資料の活用
Cohort 02 | Week 09
講義:
実践的アーキテクチャと事例検討
実践:
- 商用レベルのビッグデータアーキテクチャおよび実事例の分析
- セルフリファレンス学習
Cohort 02 | Week 10-12
講義:
キャップストーンプロジェクト（産業スケール演習）
実践:
- 習得したスキルを実世界の産業ビッグデータプロジェクトに適用（プロジェクト詳細は第9週に案内）
- プロジェクト詳細は第9週に案内
Cohort 02 | Week 01
講義:
ビッグデータ交換プロトコル：MQTTとその先
実践:
- 従来型プロトコル（HTTP）
- IoT/AIアプリでの通信モデル
- MQTTプロトコルの統合
Cohort 02 | Week 02
講義:
ビッグデータ向け軽量メッセージングプロトコル
実践:
- STOMPおよびCoAPプロトコルの統合
- STOMPおよびCoAPプロトコルの統合
- ユースケースに応じた最適なプロトコル選定
Cohort 02 | Week 03
講義:
リアルタイムデータストリーミング：Apache Kafka
実践:
- Apache Kafkaの実装
- Kafkaアーキテクチャ、専門用語、ストリーミング基礎
- クラスタ構築・ブローカー設定
- プロデューサーとコンシューマーグループ
- オフセット管理、Kafka CLI操作
Cohort 02 | Week 04
講義:
ビッグデータストリーミング用Kafka Java API
実践:
- Producer/Consumer Java API
- メッセージシリアライズ、障害耐性
- Exactly-Once（正確に1回）処理、リバランスリスナー
Cohort 02 | Week 05
講義:
ビッグデータ処理の深掘り：Hadoop
実践:
- HadoopエコシステムとHDFSの基礎概念
- HDFS
- MapReduceの実演（小型クラスタ構築）
- Apache Hiveの導入とSQL風インターフェース
- Demonstration: Installing and Configuring Hive
- Hadoop/Hive/Sparkの統合連携
Cohort 02 | Week 06
講義:
高度なビッグデータ処理：Apache Spark
実践:
- SparkアーキテクチャとMapReduceに対するパフォーマンス上の優位性
- Sparkの環境構築実演
- PySparkまたはJavaを用いた基本プログラミング
- Sparkアプリの作成と実行
Cohort 02 | Week 07
講義:
ビッグデータ分析のためのELKスタックの活用
実践:
- ELKスタック（Elasticsearch, Logstash, Kibana）の構成とセルフリファレンス教材による学習
- セルフリファレンス教材による学習
Cohort 02 | Week 08
講義:
Dockerによるビッグデータのデプロイとコンテナ化
実践:
- スケーラブルな環境におけるコンテナ化のメリット
- 自己学習リファレンス資料の活用
Cohort 02 | Week 09
講義:
実践的アーキテクチャと事例検討
実践:
- 商用レベルのビッグデータアーキテクチャおよび実事例の分析
- セルフリファレンス学習
Cohort 02 | Week 10-12
講義:
キャップストーンプロジェクト（産業スケール演習）
実践:
- 習得したスキルを実世界の産業ビッグデータプロジェクトに適用（プロジェクト詳細は第9週に案内）
- プロジェクト詳細は第9週に案内
Expected Outcomes of Cohort 2
Comprehensive understanding of Big Data
Proficiency in applying Big Data concepts to real-world scenarios.
Expertise in Hadoop, Kafka, Spark, ELK, MQTT, STOMP & COAP and Docker.
Access to Industry Expertise in Big Data
Confidence for AI related Career Transformation
Networking opportunities with industry experts.
Certificate of Completion
Prerequisites for Cohort 2
Expected to dedicate 8-10 hours per week to complete the bootcamp, running from April 1st to June 31st.
Engage themselves in 2-hour hands-on sessions every Saturday, with options at 3 PM-5 PM or 7 PM-9 PM (attendance is mandatory).
Expected to deepen their understanding with dedicated 1-hour Q&A sessions every Tuesday from 8 PM to 9 PM.
As the bootcamp utilizes a Linux environment for practical sessions, the attendee must have Linux OS installed on their laptop.
応募・参加の5ステップ
応募・参加の5ステップ
申込フォームに入力し、自身の情熱とキャリアの意気込みを伝えて選考をスタートします。
1
チームが申請を厳正に審査し、選考された方に確認通知と詳細情報をお送りします。
2
プログラム構造を把握し、講師や同期の参加者と交流するオリエンテーションに参加します。
3
専門講師の指導のもと、ビッグデータおよびIoTの基礎概念をしっかりと固めます。
4
実世界のビッグデータおよびIoTアプリケーションのプロジェクトキックオフに参加し、コンセプトから実装までチームで取り組んでいきます。
5
FAQ
Frequently Asked Questions
Have questions about how our solutions work or how they can support your daily operations? This FAQ section provides simple and clear answers to help you understand everything you need in one place.
Most bootcamps offer an intensive learning experience that packs a lot of information into 12 short weeks. You can remotely attend the Big Data Bootcamp part-time.
The Bootcamp is 100% industrial application-oriented. Therefore, it will be challengingly differnet from a conventional course module.
The courses will be conducted on a dedicated Moodle LMS platform.
The bootcamp provides all the necessary industrial skills required to develop an industrial-standard big data project.
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