Data & AI コースで学習できること

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 の Data & AI ファミリのサービスを使用することで対応できます。Data & AI 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。

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 や各種デバイスのセンサーからのストリーム データを含むさまざまなデータソースから収集し、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。Azure Data & AI ファミリでは、PaaS ベースの複数のサービにより、これらの機能を包括的に提供しています。

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。学習する内容が Azure PaaS 領域で提供される Data & AI ファミリで構成された参照アーキテクチャのどのステップに該当しているのか確認できます。また、ジョブロールごとに行えるタスクも確認できます。

2023年11月に Microsoft 社は、Microsoft Fabric と呼ばれる SaaS 型のデータ分析基盤が提供開始されました。Microsoft Fabric は、SaaS 型のため、インフラ構築や固定的な運用コストは不要で、従量課金制により低コストで利用可能です。Microsoft Fabric の主な特徴は以下の通りです

• OneLakeによるデータ一元化：異なる形式のデータを一括管理し、信頼できる唯一の情報源を提供します。
• 分析操作の統合：あらゆるユースケースの対応機能を備え、1つのサービス内で分析を完結します。
• Copilotによる支援：自然言語で操作指示を行い、様々な分析やモデル作成が可能にします。

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。学習する内容が Microsoft Fabric で提供される SaaS 領域での参照アーキテクチャのどのステップに該当しているのか確認できます。また、ジョブロールごとに行えるタスクも確認できます。

• DP-700
• DP-600
• DP-100
• PL-300

学習の範囲

Microsoft Fabric データ エンジニア向け
DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer

このコースでは、Microsoft Fabric を使用して、ストリーミングデータを含む分析データの抽出、変換、および最適配置の方法を学習します。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

• Microsoft Fabric の主要コンポーネント（レイクハウス、データウェアハウス、ノートブックなど）を活用し、データを再利用可能な分析リソースに変換するスキルを身につけます。
• データフロー Gen2、パイプライン、Spark、ノートブック、リアルタイム ハブなどのコンポーネントを使用して、効率よくデータを準備して、分析データを管理し、提供できるようになります。
• Microsoft Fabric のリアルタイム インテリジェンス機能を使用して、データのストリームの取り込み、クエリ、処理を行えるようになります。

学習の範囲

Microsoft Fabric 分析エンジニア向け
DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer

このコースでは、Microsoft Fabric を使用して最適な分析データの配置、Power BI を使用した分析データの効率よく可視化する機能を学習します。

受講後に以下ができるようになることを目指します。

• Microsoft Fabric の主要コンポーネント（レイクハウス、データウェアハウス、ノートブックなど）を活用し、データを再利用可能な分析リソースに変換するスキルを身につけます。
• データフロー Gen2、パイプライン、Spark とノートブックなどの Microsoft Fabric コンポーネントを使用して、効率よくデータを準備して、分析データを管理し、提供できるようになります。
• Microsoft Fabric の分析リソースを使用して、Microsoft PowerBI セマンティックモデル構築、モデルの最適化、モデルセキュリティを実装できるようになります。

学習の範囲

データ サイエンティスト向け
DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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

データ アナリスト向け
PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst

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。

エディフィストラーニングが提供する Data & AI コースでは、Azure PaaS サービスを使用して、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トレーニング コースと最新のデータ分析基盤を提供する SaaS ベースの Microsoft Fabric でデータ分析ソリューション構築できるトレーニング 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。

• マイクロソフト認定コースで Azure 資格を取ろう！
• Microsoft Azure トレーニングガイド（ダウンロード資料）