データ分析や機械学習に必要な
エンジニア技術を身につける
データ分析や機械学習を実務で行う際には、scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使いこなせる力だけでなく、基本的なITエンジニア技術も必要になります。基本的なITエンジニア技術とは、例えば、クラウド上のサーバーへアクセスできること、クラウド上のサーバーにソフトウェアをインストールできること、WebAPIを利用できること、ソースコードをビルドできることなどです。これらは、ITエンジニアであれば誰しもが身につけている技術ですが、データ分析や機械学習を業務で行っていく人にも必要です。
本講座を通して、データ分析や機械学習に必要なエンジニア技術を身につけましょう。
講座の特長
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データ分析や機械学習に必要なエンジニア技術を効率よく学べる
得られる知識・スキル
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Linuxのコマンドライン操作
Linuxでの環境構築の基礎を学ぶことができます。 -
クラウドの利用方法
クラウドサーバ上で実際に環境構築できるようになります。 -
WebAPIの利用方法
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Githubの利用方法
クラウド開発に必要な知識を身に付けることができます。
こんな方におすすめ
- データ分析を業務で行う方
- 機械学習を業務で行う方
- ITエンジニア業務を経験したことがない方
- クラウドサービスを利用する予定の方
カリキュラム
序章
- Linuxとは
- クラウドコンピューティング（クラウド）とは
第1章：はじめに
- 実行環境の整備
- エディタの使い方
第2章：Linuxのコマンドライン操作
- シェル
- ファイルシステム
- ユーザーと権限
- システム管理
- パッケージ管理・インストール
- プログラムのビルド
- ネットワーク
- ポート
第3章：WebAPIの利用方法
- CLIで行う方法
- プログラム内で利用する方法（Python）
第4章：ソースコードの管理
- GitとGithub
- GitHubの操作
第5章：クラウド開発環境構築ハンズオン
- AWS上にJupyter Notebook環境構築
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
宇野 礼於
北海道大学生命科学院修士課程修了。専門は動物行動学及び神経科学。脳の研究をする中でAIに興味をもち、人工知能開発ベンチャーで自然言語処理に関わるプロジェクトに従事。その後AWLにて画像認識技術を用いて防犯向け等の店内行動解析に従事。現在はフリーランスとして機械学習やWebサービス開発を手がける。日本ディープラーニング協会の2020年G検定合格者。
講座概要
| 講座名 | 機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 講座時間 | 動画講義4時間（演習時間除く） |
| 料金 | 11,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| PCの動作環境 |
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| 事前準備 | |
| 備考 | 請求書・見積書の発行対応はできませんので、あらかじめご了承ください。 |
よくあるご質問
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請求書・見積書の発行は可能ですか？本講座は、請求書・見積書の発行対応はできませんので、あらかじめご了承ください。法人払いにて複数人分の申込を予定されている場合は、「お問い合わせ」よりご相談をお願いします。