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
- 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
※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。
※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
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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。
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
- Dockerを事前にインストールください。
- AWS、GitHub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。
※講座内で実施するハンズオンや通し課題は、なるべく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、無料枠分を超えて料金が発生する場合があります。あらかじめご了承下さい。
※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。
