エンジニア入門講座

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

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

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ラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座時間

4時間
※講座時間は変更となる場合がございます。

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講義資料

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。

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

  • 小縣 信也

    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。

FAQ

動画の視聴期限はいつまでですか?

動画共有日から1年間です。

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:2021.02.18

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