ビッグデータ・
ストリーミングシステム
Apache SparkとKafkaを活用した大規模データ処理とリアルタイムストリーミングアーキテクチャを習得。クラウドネイティブな設計原理で、エンタープライズ級のスケーラブルシステムを構築します。
コース概要
ビッグデータ・ストリーミングシステムコースは、大規模データ処理とリアルタイム分析システム構築の専門技術を習得できる上級プログラムです。現代の企業が直面するデータボリューム増加と処理速度要求に対応する実践的なスキルを身につけます。
分散システム設計
Apache Sparkクラスターの構築と最適化、大規模データ処理パイプラインの設計原理を習得し、ペタバイト級データの効率的な処理方法を学習します。
リアルタイムストリーミング
Kafkaを中心としたイベントドリブンアーキテクチャの実装、ストリーミング処理パターン、レイテンシ最適化技術を実践的に学習します。
クラウドネイティブ実装
AWS、GCP、Azureでのマネージドサービス活用、コスト最適化戦略、可用性とスケーラビリティを両立するアーキテクチャ設計を習得します。
- ✓ 4ヶ月間の実践集中プログラム
- ✓ シニアアーキテクトによる週3回メンタリング
- ✓ 企業レベルプロジェクト実習環境
- ✓ 上級職種への転職支援
Apache Spark
分散処理・機械学習・ストリーミング
Kafka エコシステム
メッセージング・イベントソーシング
クラウドプラットフォーム
AWS・GCP・Azure データサービス
データレイク アーキテクチャ
スケーラブル・コスト効率設計
学習プロセス
4ヶ月間の集中プログラムで、理論から実践まで段階的に習得します。企業レベルのプロジェクトを通じて、実際のビッグデータ処理システム構築経験を積みます。
分散システム基礎
分散コンピューティングの原理、CAP定理、データ一貫性、パーティショニング戦略を学習。Apache Spark の基本アーキテクチャを理解します。
Spark実装・最適化
RDD、DataFrame、Dataset API の習得。メモリ管理、パーティション最適化、クエリ最適化技術を実践的に学習します。
ストリーミング処理
Kafka、Spark Streaming、構造化ストリーミングを活用したリアルタイムデータ処理パイプライン構築とウィンドウ操作を習得します。
エンタープライズ実装
クラウドデプロイメント、監視、運用、セキュリティを考慮した本格的なビッグデータプラットフォーム構築プロジェクトを実施します。
実践的学習アプローチ
企業レベルプロジェクト
金融機関のリアルタイム不正検知システム構築プロジェクトを通じて、実際の企業環境での課題解決スキルを習得します。
シニアアーキテクト指導
エンタープライズ環境での豊富な経験を持つシニアデータアーキテクトが、週3回の個別セッションで直接指導します。
期待される成果
コース修了後には、大規模データ処理システムの設計から実装まで、エンタープライズ級のビッグデータソリューションを構築できる専門スキルを習得します。
技術習得レベル
Spark エキスパート
RDD、DataFrame最適化、メモリチューニング、クラスター管理の上級技術
ストリーミング アーキテクト
Kafka、Spark Streaming、イベントドリブンシステム設計
クラウド実装スペシャリスト
AWS EMR、GCP Dataflow、Azure HDInsight マスタリー
パフォーマンス最適化
コスト効率とスケーラビリティを両立するシステムチューニング
キャリア進展タイムライン
2ヶ月後
2025年10月末Spark による大規模データ処理の実装が可能。クラスター構成と最適化技術を習得。
3ヶ月後
2025年11月末リアルタイムストリーミングシステムの設計・実装スキル完成。Kafka エコシステムを活用可能。
4ヶ月後
2025年12月末エンタープライズ級データプラットフォーム全体設計が可能。シニアレベルの専門知識を習得。
キャリア成果指標
こんな方におすすめ
ビッグデータ・ストリーミングシステムコースは、データエンジニアリング基礎を習得済みの方や、既存システムの規模拡張に課題を感じている実務者の方に最適です。
経験データエンジニア
基本的なETLパイプライン構築経験があり、大規模データ処理やリアルタイム分析技術を学びたいエンジニアの方。
システムアーキテクト志望
現在のシステム設計スキルを拡張し、データアーキテクチャ領域でのシニアポジションを目指している技術者の方。
データサイエンティスト
分析業務でデータパイプラインの課題を感じており、インフラ側の技術習得で問題解決能力を高めたい方。
解決される技術課題
現在の技術的課題
- • 既存システムがデータ量増加に対応できない
- • バッチ処理の時間がビジネス要求に追いつかない
- • リアルタイム分析要求への対応方法が不明
- • クラウド移行時のアーキテクチャ設計に不安
コース修了後の解決策
- • ペタバイト級データの効率的処理システム構築
- • 分散処理によるバッチ時間の大幅短縮
- • ストリーミング処理での秒単位リアルタイム分析実装
- • コスト最適化されたクラウドネイティブ設計
技術スタックと学習手法
エンタープライズ環境で実際に使用されている最新技術と、大規模システム構築のベストプラクティスを学習します。実際の企業プロジェクトと同等の環境で実践経験を積めます。
コア技術スタック
Apache Spark エコシステム
- Spark Core - RDD、DataFrame、Dataset API マスタリー
- Spark SQL - 高度なクエリ最適化と分析処理
- Spark Streaming - 構造化ストリーミング処理
Kafka プラットフォーム
- Kafka Core - 高スループットメッセージング
- Kafka Connect - データソース統合
- Kafka Streams - ストリーム処理ライブラリ
クラウドネイティブ技術
- AWS EMR, Kinesis, Glue - AWS データサービス
- GCP Dataflow, Pub/Sub - Google Cloud Platform
- Azure HDInsight, Event Hubs - Microsoft Azure
学習方法論
企業レベル実装プロジェクト
金融機関のリアルタイム不正検知システム構築を模擬したプロジェクトで、ミリ秒単位のレイテンシ要求に対応するストリーミングアーキテクチャを設計・実装します。
- • 毎秒10万件のトランザクション処理
- • 機械学習モデルとのリアルタイム統合
- • 高可用性とディザスタリカバリ設計
パフォーマンスチューニング実習
実際の企業データを使用したパフォーマンス最適化実習で、コスト効率と処理速度のバランスを学習します。
アーキテクト指導型学習
エンタープライズ環境でのビッグデータプラットフォーム設計経験10年以上のシニアアーキテクトが、実際の業務で直面する課題を教材として指導します。