機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座

機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座

機械学習を始める前にエンジニア技術を高めよう

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

無料トライアル版
機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座

機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座のカリキュラムの一部が視聴できます。受講に迷っている方は、無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。

無料トライアル版に含まれる内容(約1時間20分相当)

  • 序章 本講座のゴール
  • 第5章 クラウド開発環境構築ハンズオン

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

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

受講スタイル オンライン講座
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
  1. 動画講義
  2. 講座資料
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
備考

請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。


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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

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。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
お問い合わせ

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

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。

講師紹介

  • 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。

 

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ご案内

お申し込み前の確認事項

  • AWSへのアクセスが可能なPCをご利用ください。 特に社用PCを使用する場合は、必ず「お申し込み前に」AWSへのアクセスが可能かどうかご確認いただくようにお願い申し上げます。
  • 講座内で実施するハンズオンでは、外部事業者が提供するクラウドサービス(AWS, Azure, GCPなど)を利用します。外部事業者のサービス内容及びサービス仕様は、予告なく更新されるため、画面仕様やサービス利用における料金体系も含め、弊社提供教材の内容とは異なる場合がございます。
  • 本講座の教材は、教材作成時点での外部事業者のサービス内容に基づき、外部事業者が提供する無料枠分の使用量で実施できるよう構成されておりますが、利用状況によっては、無料枠分を超えて料金が発生する場合がございます。

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

  • Dockerを事前にインストールしてください。
  • AWSGitHubのアカウントを事前にご用意ください。
  • AWSのアカウント作成にはクレジットカードが必要となります。

FAQ

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、予めご了承ください。

講座共通のFAQ

更新日:2022.01.18

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