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コース内容

コース概要

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。
スキルアップAIの本講座を通して、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】
・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

学習目標

・Linuxのコマンドライン操作ができるようになる
・クラウドの利用方法を学ぶ
・WebAPIの利用方法を学ぶ
・Githubの利用方法を学ぶ

対象者

・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

前提知識

【受講に必要なスキル・前提知識】
＜前提知識＞
・プログラミングの知識

＜推奨スキル＞
・Pythonの使い方

スクール環境

【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、スキルアップAI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：https://docs.docker.com/get-docker/を事前にインストールしてください。
・AWS：https://aws.amazon.com/jp/free/?all-free-tier.sort-by=item.additionalFields.SortRank&all-free-tier.sort-order=asc、GitHub：https://github.com/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。

内容

●序章
●第1章：はじめに
●第2章：Linuxのコマンドライン操作
●第3章：WebAPIの利用方法
●第4章：ソースコードの管理
●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。
　詳細についてはお問い合わせください。

備考

※本eラーニングの受講可能期間は、受講開始日より1年間です。
※本eラーニング受講をご希望の方は、受講開始希望日をお問い合わせよりご連絡ください。
　お問い合わせいただきましたら、お申込みの手続きをご案内させていただきます。
　受講開始日について、ご希望に添えない場合もございますので、予めご了承お願いいたします。