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ラーニング・パス: Db2 Event Store 入門

レベル トピック タイプ
100 リアルタイムのアナリティクス、IoT、ファストデータを実現して有意義な洞察を収集する ブログ
101 クリックストリームを分析して顧客の関心事を理解する コード・パターン
102 機械学習と高度なアナリティクスを使用して IoT センサー・データを分析する コード・パターン
103 商品注文のストリーミング・データを格納して分析に利用できるようにする コード・パターン
104 Apache Kafka を使用して IBM Db2 Event Store 内にデータをストリーミングする チュートリアル

このラーニング・パスの対象読者は、Db2 Event Store に備わっている機能とその使用方法を急いで把握したいと望んでいる開発者です。このラーニング・パスは、手順に沿って進められるチュートリアル、パターン、実際に使用できる完全なコード・サンプルで構成されています。このラーニン—–グ・パスに従うと、Db2 Event Store の他の機能とさまざまな使用ケースを学ぶことができます。

ラーニング・パスを開始するには、下のカードをクリックしてください。または、このラーニング・パスで取り上げるすべてのトピックを記載している上の表から、お望みのトピックにアクセスすることもできます。

リアルタイムのアナリティクス、IoT、ファストデータを実現して有意義な洞察を収集する

学習内容:

  • データを収集して簡単にアクセスできるようにする
  • AI を分析し、信頼性と透明性をもってスケーリングする
  • ビジネスに AI を注入して運用可能にする

クリックストリームを分析して顧客の関心事を理解する

学習内容:

  • Db2 Event Store をインストールする
  • Scala を使用してデータを Db2 Event Store に取り込む
  • Scala と Spark SQL を使用して Db2 Event Store に対するクエリーを実行する
  • Brunel を使用して、インタラクティブなチャートでデータを視覚化する

機械学習と高度なアナリティクスを使用して IoT センサー・データを分析する

学習内容:

  • Python と Jupyter Notebook を使用して Db2 Event Store とやり取りする
  • Matplotlib グラフを使用してデータを視覚化する
  • 機械学習モデルを作成してテストする

商品注文のストリーミング・データを格納して分析に利用できるようにする

学習内容:

  • WebSocket を実装する
  • Alpakka フローを使用して CSV を解析し、Db2 Event Store にデータを挿入する
  • Jupyter Notebook と Scala を使用して Db2 Event Store を操作する
  • Spark SQL と Brunel を使用してデータを分析する

Apache Kafka を使用して IBM Db2 Event Store 内にデータをストリーミングする

学習内容:

  • sbt を使用して Scala アプリケーションを実行する
  • Kafka クラスターを作成する
  • Db2 Event Store Scala API を理解する
  • Grafana をインストールして使用する


次のステップ: リアルタイムのアナリティクス、IoT、ファストデータを実現して有意義な洞察を収集する