講座で得られる知識・スキル
- Linuxのコマンドライン操作
- クラウドの利用方法
- WebAPIの利用方法
- Githubの利用方法
講座の特長
- 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
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
- 導入
- エディタの使い方
第1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
- プログラムのビルド
- ネットワーク
第2章:クラウド
- インスタンスへのアクセス方法
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
第5章:ハンズオン
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
オンライン講座
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
※本オンライン講座は、3月以降の受講開始を予定しております。
※動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。
講師紹介
-
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9 以上
- Windows 8 以上(64bit必須)
- メモリ8GB以上
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大容量のデータを扱うため、より高スペックなPCの利用を推奨しています。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
事前準備
Anaconda3-2019.03以降をインストール後Jupyter Notebook が正しく起動できることを確認し「Hello World!」を表示できるまでご確認ください。
※各自で必ず受講開始前までに環境構築をお願いいたします。環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。
※その他に必要なご準備に関しては、お申し込み後にご案内いたします。