Splunkのトレーニング + 認定

Splunk for Analytics and Data Science

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コースの説明

この3日間のバーチャルコースでは、Splunkの統計機能、機械学習、組み込みおよびカスタマイズした可視化機能を使用して、分析とデータサイエンスのプロジェクトを構築する方法について学ぶことができます。

インストラクター主導のトレーニングスケジュール

コースの前提条件

  • Splunk Fundamentals 1
  • Splunk Fundamentals 2
  • Splunk Fundamentals 3
  • または同等のSplunkの経験

コーストピック

  • 分析フレームワーク
  • 探査的データ分析
  • 機械学習
  • アルゴリズムを使用したモデル構築
  • 市場のセグメンテーション
  • トランザクション分析
  • 異常検出
  • 推定と予測
  • 分類

コースの目的
 

モジュール1 – 分析フレームワーク
  • 分析およびデータサイエンスに関連する用語の説明
  • 複数の部門が関与する分析プロジェクトフレームワークの説明
  • 分析プロジェクトのベストプラクティスの確認
  • 一般的なユースケースの確認
モジュール2 – 探査的データ分析
  • 探査的データ分析の説明
  • Splunkの探査的データ分析ソリューションの説明
モジュール3 – 機械学習のワークフロー
  • 機械学習に関連する概念と用語の説明
  • 機械学習のワークフローの説明
  • トレーニングおよびテストモデル用にデータを分割する
  • Splunkでのモデルの適合と適用
  • 機械学習ツールキットのショーケースとアシスタント
モジュール4 – アルゴリズムを使用したモデル構築
  • 機械学習ツールキットのコマンドおよび機能の使用
  • アルゴリズムの使用と比較
  • モデルの改良 
モジュール5 – 市場のセグメンテーションとトランザクション分析
  • 市場のセグメンテーションとトランザクション分析の説明
  • ユースケースとソリューションの説明
モジュール6 – 異常検出
  • 異常検出の説明
  • 異常検出のユースケースの確認
  • Splunkの異常検出ソリューションの説明
モジュール7 – 推定と予測
  • 推定と予測の説明
  • 推定と予測のユースケースの確認
  • 推定と予測のソリューションの説明
モジュール8 – 分類
  • 分類の主要用語の説明
  • 分類子の結果の評価