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はじめてDevOpsを学ぶ方、DevOpsについて興味のある方に向けた入門コースです。
DevOpsについて、DevOps誕生の背景、人や組織のあるべき姿、素早い開発から本番環境へのリリース、それを実現するためのITサービスの全体プロセス、自動化ツールなどについて、1日でDevOpsの全体を初歩から学ぶことができるコースです。
当コースは、EXIN DevOps Foundation資格取得者向けコースとして提供しております。DevOpsプロフェッショナルとしての第一歩としてご活用ください。

【注意事項】
・受講料にはEXIN DevOps Foundation試験受験料(バウチャー代金)が含まれます。

【EXIN DevOps Foundation試験について】
・受験は、後日各自オンラインで行っていただきます。お渡しするバウチャーは、受講日から1年間有効です。

ソフトウェアの迅速なデプロイ、デプロイ頻度の増加、変更成功率の向上は、目に見えるDevOpsの成果です。Netflix、Spotify、Facebookなどの組織は、DevOpsの原則をうまく実装することでITを変革しています。しかし、DevOpsのリーダーになるために、勢いのあるインターネット企業や大規模なエンタープライズである必要はありません。大小さまざまな企業、老いも若きも、デジタルトランスフォーメーションを行い、成功しています。
この2日間のコースでは、受講者にアジャイル、DevOpsの主要な原則を幅広く紹介します。これは、DevOps Agile Skills Association(DASA)によって定義されている12の主要な知識とスキルの能力すべてを網羅しています。主要なDevOps概念と用語、ケーススタディやシナリオ、グループディスカッション、およびコースに含まれる事例によって、DevOpsの基本的な知識を習得します。
DevOpsファンダメンタルは、アジャイルチームやDevOpsチームに関係するすべての人の出発点です。改善されたワークフローと迅速なデプロイは、すべてのチームメンバーがDevOpsの基本を理解することから始まります。このコースは、DevOpsをはじめるための下地を構築し、その原則と実践を理解するために必要なコア教育を提供するように設計されています。このコースによって、DevOpsについて学んだことを社内で共有・活用し、周りの人を指導することで、変化のチャンピオンとしての役割を果たせます。

販売データやサイトへのアクセスデータなど企業が保有している定量データを活用することで自社のマーケティング戦略や経営判断など、様々なビジネスの創出や発展につなげる取り組みが可能となります。
大阪ガスの修理作業の自動化、ワークマンの22ヶ月連続の2ケタ成長、ソフトバンクの繋がりにくい時間帯などから繋がりやすさ改善、街の電器屋さんの顧客ターゲットなどにて大小さまざまな企業が“分析力を武器とする”企業として成果を生み出しております。

このコースでは受講生に統計的手法を活用したデータ分析を紹介します。
講座ではPOSデータから、商品の販売傾向を統計的手法で把握し、購買行動把握の結果から生活スタイルなど、顧客購入意識などを想定し、販売戦略の施策案抽出までを習得していただきます。

データ分析では、現状を客観的に把握・評価の方法として確立的な確からしさで把握することで
勘と経験と度胸(KKD)で戦略を立てるようなマネジメントから脱却することでより確度の高い自社の成長と発展につなげたマーケティング戦略立案を行うことが可能となります。

現在のビジネスにおいて、既存の判断や意思決定だけではなくデータに基づく判断や意思決定能力が求められています。そこで機械学習・ディープラーニングの出番ですが、これらの手法は数理的な裏付けや統計の考えがベースとなっており、統計学の理解が必要不可欠です。
本コースは統計学の入門編として、抑えておくべき最低限の内容を難しい数式を使わず、本質的な概念を押さえながら紹介していき、ビジネスでどのように統計学が適応できるかのイメージを掴んでいただきます。
このコースは「DS130:統計学基礎2」コースと組み合わせることで「統計検定3級」の試験範囲をカバーします。
統計検定HP:https://www.toukei-kentei.jp/

現在のビジネスにおいて、既存の判断や意思決定だけではなくデータに基づく判断や意思決定能力が求められています。そこで機械学習・ディープラーニングの出番ですが、これらの手法は数理的な裏付けや統計の考えがベースとなっており、統計学の理解が必要不可欠です。
本コースは統計学基礎の活用編として、「データ分析のための統計学基礎1」で習得した統計学をより深く理解するために数学的な背景を学習し、統計学をツールとして活用する方法を学びます。
このコースは「DS120:統計学基礎1」コースと組み合わせることで「統計検定3級」の試験範囲をカバーします。
統計検定HP:https://www.toukei-kentei.jp/

インターネットやビッグデータの広がりと共に、多種多様なデータが収集され蓄積されるようになりました。
これからの時代を生き抜くためには、このたくさんのデータを正しく集め、正しく分析し、正しく利用することが求められます。

統計学、AI/機械学習、プログラミングなどを活用しながらデータの分析を行い、データから価値を生み出すことを「データサイエンス」と呼びます。
そしてそれを実行する人が「データサイエンティスト」と呼ばれ、現在最も注目度が高く、需要が増え続けている職種の一つです。
また、データを整理して活用する基盤を作る人を「データエンジニア」と呼び、こちらも同様に注目度、需要が高い状態が続いています。

本コースでは、データサイエンスの基礎スキルを2日間の講座で分かりやすく丁寧に解説します。
統計の基礎知識だけでなく、データを収集するときの注意点や分析のポイント、そしてその後の利用や扱い方について、具体的で実践的な内容を扱います。
また、SQLを利用した情報の取捨選択やデータのセキュリティといったデータエンジニアに必要なスキルや、データを活用していくビジネス力も紹介します。
本コースを受講することで、データサイエンティストとして活躍するための基礎力はもちろん、今の時代を生きるすべての人に必要な「データを扱う力」を養う事を身に着ける手助けになります。
「与えられた情報を見るだけ」だった状態から、「その情報の裏に潜む何か」を見つけられるようになりましょう!

また本コースのカリキュラムは、データサイエンティスト検定リテラシーレベルのシラバスに沿った構成となっているため、試験を受験予定の方にもおすすめのコースです。
※本コースはデータサイエンス協会の監修済みコースです。

AI(人工知能)が身近で使われるようになり、その仕組みを理解し上手く活用することが求められる時代になりました。
AIに関する知識は、今の時代を生きるすべての人が知っておきたい知識です。
またそれに伴い、AIを開発し運用するAI人材の需要も高まり、人材の育成や確保は世界中で繰り広げられています。
しかしAI技術を学習を始めようとしても、その内容は複雑で多岐にわたり、難易度が高いと感じられる方が多いです。

本コースは、AI技術の概要から初中級レベルまでの知識を紹介するCTCTオリジナルコースです。
AIの開発がどのように進んできたのか、今の主流はどのような手法なのか、その手法を利用する際の注意点は何なのか…などを、ポイントを押さえつつ丁寧にわかりやすく解説します。
AIに関する用語を広くカバーし、重要な技術に関しては概要にとどまらず技術解説まで行います。
Pythonなどのプログラミング言語による開発ワークはありません。
そのため、プログラミングを経験されたことがない方の受講も歓迎しています。
またG検定のシラバスに沿ったカリキュラムとなっているため、G検定を受験予定の人にもおススメです。

AIをただ使うだけだった人、これからAIの勉強を始めて行きたい人、AI関連の営業をする人、AI導入を検討する経営者など、すべての人に推奨されるコースです。
本コースを受講することでAIの利活用方法がわかり、ビジネス、プライベートがより楽しく素晴らしいものになる第一歩となるでしょう。

実際のデータ活用の模擬体験ができ、すぐに自部門/自社のデータ活用に活かしていただける実践的なコースです。皆さんの周りに存在する情報をビジネスに活かす方法を習得して、ライバル企業を先んじることが可能になります。

当コースでは、ケース企業の社員になって、実際に課題の確認、データの確認、データ分析の方針決定、データの収集・整理、欠損データの補完、データの分析と可視化、知見の抽出、解決策の策定、実施計画の作成の一連の流れを体験します。プログラミングの知識のない方、ITに詳しくない方でもご参加いただけます。

「現場でデータ活用シリーズ」のステップ3実践編です。

実際に「データ活用」ができるようになるためには、リアルケースでの実践が欠かせません。
このコースでは、約3か月間のリアルプロジェクト推進で、本当に「データ活用」ができる人財を育てます。

当コースは、これからデータサイエンティストとしてビジネス分析、データ活用を行う方に向けたものです。

学術的な基本統計解析に加え、Excelによる分析関数、分析機能の演習を行い、実務的なビジネス視点でのデータの読み取りを行ないます。

また、機械学習の演習として、クラウド環境で機械学習モデルを構築します。機械学習モデルの基本的なワークフロー作成からモデルの精度検証まで一貫して体験することができます。

データサイエンティストの定義や仕事としてのデータ分析のプロセスについても、ワークショップを通してより実務に近い形で進めます。

□ご受講にあたっては、テキスト閲覧用デバイスをご用意いただくことをお薦めいたします。(2画面環境)

□当コースは演習に Microsoft Excel 、Microsoft Azure （クラウド環境）を使用します。

Excel2016以降のバージョンが使用できるPCをご用意ください。

(2016未満のバージョンの場合、演習が一部実施できません。講師のデモをご確認くださいますようお願いいたします。)

会社が貸与した業務PCや社内ネットワーク環境ではセキュリティブロックでご受講いただけない場合があります。

□2日目にワークショップがあります。マイクが有効なPCでご参加ください。

データ分析基礎から正しい結果解釈の方法を学ぶ講座です。ノーコードツールを用いた統計手法の実装を通し、データサイエンスの実践力を身につけます。データドリブンに、課題発見・仮説立案・検証を行う流れを押さえ、ビジネス企画につながる示唆を得る事ができる状態を目指します。

データ分析に必要な統計・数理の基礎からデータ分析を体系的に習得する研修です。
実データを用いた演習形式で課題の特定・仮説検証・分析結果の解釈やレポーティングまでを実践していきます。

ビックデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用についてAzureを用いて学ぶ講座です。

もはやバージョン管理システムのデファクトスタンダードとなったGit。
しかし、実際のアプリケーション開発では、まだまだSubversionを使用しており、これから、Gitを習得していこうと考えている技術者の方も多いのではないでしょうか?
また、Gitの習得を考えている技術者の方からは下記のようなリクエストをよく頂きます。
　・Gitを利用できるようなりたいが、あまり時間をかけられない
　・コマンドの詳細な理解よりも、実際のチーム開発の流れを体験して理解したい
そこで、そのようなリクエストにお応えしたハンズオンをメインにしたGitを速習できるコースを用意しました。

Gitコマンドの利用方法について体系的に学ぶコースです。
これからGitを学び始める方や、不安を抱えながら利用している方は、ぜひこの機会にご受講ください。