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
相川 隼人
スキルアップNeXt講師。中央大学大学院理工学研究科物理学専攻博士前期課程修了。修士（理学）。修士課程ではテンソル分解を用いた赤血球細胞遺伝子発現プロファイルの解析について研究。2022年度日本ディープラーニング協会主催G検定、2023年度E資格合格。
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 |
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| 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。 |
| 前提となる知識・スキル |
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義2.5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。