なぜ今
インフラ基礎講座を学ぶ必要があるのか?

ビジネスの現場で着実に増えつつある人工知能の応用。
一方で、人工知能を活用したいという企業の多くがつまずく点として、データを整備する環境を整えることがあります。

あらゆるデータの形式や保存方法、場所がぐちゃぐちゃになっていて、 その整理・統合をする作業からはじまり、分析基盤をつくるところで人工知能のプロジェクトが止まっている現実があります。

今この講座を受講しておくことで、受託(ベンダー)企業や自社サービスをもつ事業会社どちらでも基盤構築からはじめる人工知能・機械学習プロジェクトに役立つスキルが得られ、プロジェクトを進められることでしょう。

また、クラウド基盤はセキュリティ面でのリスクもほぼないということが認知され、今や金融機関でも導入が進んでいます。

データも増え続ける昨今、オンプレ環境からクラウド環境へリプレイスする案件もますます進んでいき、インフラ・データベースエンジニアの求人数は年々増加していくと予想され、需要の高い職種となっております。その観点からも今この講座を学んでおくことをおすすめします。

インフラ基礎講座は
こんな方におすすめです

ディープラーニングを体系的に学び、自社ビジネスに活かしたい方

人工知能・機械学習やディープラーニングを活用したいが、データがそもそもバラバラになっている

AI・DeepLearningエンジニアとしてキャリアアップしたい方

機械学習の問題以前に分析基盤(インフラ)の知見がないため、体系的に学びたい

クラウド全般の知見もつけて付加価値をだしたい方

エンジニアとして開発メインだったが、今後をふまえてクラウド全般の知見もつけて付加価値をだしたい

クラウドに関する経験が少ない方

ゆくゆくは自社でAIをやりたいが、クラウドに関する経験が少ない

インフラ基礎講座が
目指すゴール

異常検知

​1. データ分析基盤の構築に必要な技術やコンポーネントを理解している

分類・推薦

2. データ分析基盤に必要なコンポーネントをクラウド(AWS)を用いて構築できる

​​具体的な到達目標

  • Docker(ドッカー)の概要と一連の仕組み・流れが理解できる
  • クラウドとは何かを理解している(IaaS・PaaS・SaaSなど)
  • 各社クラウドサービスについて概要を理解している
  • Linuxコマンドの基本的な操作ができる
  • データ処理(抽出、変換、読込みなど)を理解しており基本的な処理が行える
  • クラウド(AWS)の基本的な操作ができる
  • クラウド(AWS)を使用してログデータを保存できる
  • クラウド(AWS)を使用して保存したデータを可視化して表示できる
  • 構築したクラウド(AWS)基盤上でデータ分析ができる、またBIツールへ取込める
  • 環境の自動構築を行うことができる(Terraform)

インフラ基礎講座の
カリキュラム概要

実務活用を徹底的に意識し、目指すゴールを達成できるように、実務経験豊富なインフラのプロフェッショナルがカリキュラムを作成いたしました。

1日目

  • 事例紹介と事前設定

2日目

  • ​クラウドの基本を学ぶ

3日目

  • ログのリアルタイム処理

4日目

  • Elasticsearchでログの可視化

5日目

  • ​AWS Athenaでログを分析する

6日目

  • 自動環境構築(Terraform)

7日目

  • データ処理(DigdagxEmbulk)

8日目

  • 復習および最終課題

​※掲載している講座の内容はあくまで一部です。
​※講座の内容は都合により変更する場合がございますのでご了承ください。

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