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Azure データプラットフォーム＋データ分析＋AI コースで学習できること

ビッグデータから価値を創出する Azure Data Services ファミリ

これまで、データ分析や統計解析ではBI ツールや表計算ソフトが使用され、AI ソリューションで使用される機械学習のモデル構築では、Python や R といったプログラミング言語が使用されてきました。データが 1 台のサーバーに収まる場合には、これらの方法で要求を満たすことができます。しかし、データが大規模になると、現実的ではなくなります。絶えず生成される大規模データをリアルタイムに、または、バッチ処理で有効活用するには、スケール可能なデータプラットフォーム アーキテクチャを採用する必要があります。

企業のデータ処理の課題の多くは、Azure Data Services ファミリのサービスを使用することで対応できます。Azure Data Services ファミリが提供するサービスを組み合わせて構築される参照アーキテクチャには、一般的に、次の 5 つのステップが含まれます。

  1. データソース管理
  2. データの取り込み
  3. データの格納
  4. 準備・学習・処理
  5. 可視化・分析・予測・分類・識別
業務システムのリレーショナル データだけではなく、Web ログ、SNS やデバイスからのストリーム データなどを含むさまざまなデータソースからデータ収集し、ストリーム データに対しては、リアルタイムに分析することで、いち早く異常を検出できます。また、データをリレーショナル データウェアハウスやデータレイクに統合することで、多次元分析や統計解析、および、機械学習モデルの構築に利用でき、データを素早く価値やインサイトに変換できます。

各コースの学習範囲

タブをクリックして、各コースで学習する範囲を確認してみてください。Azure Data Services ファミリの参照アーキテクチャのどのステップに該当するのか確認できます。

また、Azure データ プラットフォームのジョブロールごとに行えるタスクも確認できます。

  • DP-300
  • DP-203
  • DP-100
  • AI-102
  • AI-050
  • PL-300

学習の範囲

DP-300の学習範囲

DP-300 データベース管理者

クラウド、オンプレミス、およびハイブリッドでリレーショナル データベースを SQL Server および SQL Database で管理する「データベース管理者」向けの研修です。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • 業務システムで使用されるデータベース環境に対するフルコントロールが可能な Azure VM 上での SQL Server または、運用負荷を大きく低減するフルマネージドな SQL Database を使用して、信頼性の高いクラウド環境でデータベースを運用します。
  • データベースの高可用性とセキュリティを構成し、性能監視と最適化を含めた運用管理を自動化できます。

学習の範囲

DP-203の学習範囲

DP-203 データエンジニア

Azureデータプラットフォームテクノロジを使用したバッチおよびリアルタイムの分析ソリューションを構築する「データエンジニア」向けの研修です。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • 構造化データを格納するデータ ウェアハウスと半構造化、および非構造化データを格納するデータ レイクで構成されるデータ ハブを構築して、企業内に信頼できるデータソースを提供します。
  • エンタープライズ データ ウェアハウスとビッグ データ分析基盤をサーバーレス、または、専用リソースにプロビジョニングして高速なデータ集計と分析操作を行えます。
  • 組織内または信頼された外部パートナーとの間でデータセットを安全に共有します。

学習の範囲

DP-100の学習範囲

DP-100 データ サイエンティスト

Azure Machine Learning サービスを使用し、データ サイエンス パイプラインを自動化するための手順を学習する「データ サイエンティスト」向けの研修です。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • Azure Storage、Azure Data Lake Store、Azure SQL Database、Azure Databricks ファイル システム （DBFS）をデータソースとして使用します。アプリケーション コードを記述せずに、または Python コードにより分類（カテゴリまたはクラスの予測）、回帰（数値の予測）、系列予測のための機械学習モデルを構築できます。
  • バッチ推論、リアルタイム推論のためのパイプラインを構築できます。
  • ハイパーパラメーター チューニングにより機械学習モデルを最適化できます。

学習の範囲

AI-102の学習範囲

AI-102 AI エンジニア

アプリに Microsoft が提供するコンピューター ビジョン、自然言語処理、チャットボットなどのコグニティブ AI 機能を組み込んで強化したい「AIエンジニア」向けのトレーニングです。Azure AI Search を使用したナレッジ マイニング エンリッチメント パイプラインの組み込み方法も学習できます。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • Language と Speech サービスを使用することで、音声入力、自然言語処理、発話、翻訳機能を持つ Web アプリを開発できます。
  • 対話型 AI ソリューションを構築できる会話言語理解、質問応答、 Azure Bot Service を組み合わせてインテリジェントなチャット ボットを作成できます。
  • コンピューター ビジョンやカスタム ビジョンを使用することで、画像を認識し、画像の分析や分類を自動化できます。
  • Azure AI Document Intelligence により、既存帳票からフィールドを認識しデータ化できます。
  • Azure AI Search で、ナレッジ マイニング エンリッチメント パイプラインをオーケストレーションすることで、Web アプリにインテリジェントな検索機能を組み込めます。

学習の範囲

AI-050の学習範囲

AI-050 AI エンジニア

Azure OpenAI Service を使用すると Chat-GPT などの OpenAI が提供する大規模言語モデルにアクセスできます。アプリケーションから、これらのモデルを使用することで、コンテンツの理解、会話、生成を行うためのさまざまな自然言語処理（NLP）ソリューションを構築できます。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • Azure OpenAI が提供するモデルを理解し、Azure OpenAI Studio プレイグラウンドからモデルを使用できます。
  • 大規模言語モデルにプロンプトエンジニアリングを適用できます。
  • Python および C# コードから大規模言語モデルを使用できます。
  • Azure OpenAI のモデルに、独自のデータを構成して使用できます。

学習の範囲

PL-300の学習範囲

PL-300 データ アナリスト

Power BI でのデータモデルの構築、視覚化、分析を行うための「データ アナリスト」向けの研修です。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

  • Power BI を使用してビジネス要件に対応させたデータモデルを準備し、高度な分析機能を使いこなして適切なインサイトを提供できます。
  • Data Analysis Expressions（DAX）で計算式を作成して、モデルに含まれているデータから新しい情報を生成します。
  • Text Analytics などの AI 分析情報を使用してキー フレーズ抽出やセンチメント分析が可能です。

コースの詳細・開催スケジュール

エディフィストラーニングでは、Azure Data Services ファミリを使用して、データ管理からデータ分析、AI ソリューション構築までを学習できる包括的なトレーニング コースを提供しています。

データを信頼できる実用的なインサイトに変換する方法を最短時間で学習できます。

各コースの内容や開催スケジュール等、くわしくは、各コースの詳細ページをご確認ください。

関連情報

コースフローを見る
（Microsoft Azure Data & AI）
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