コース検索結果

ソフトウェアの変更のリードタイムの短縮、デプロイ頻度の増加、サービス復旧時間の短 縮、変更成功率の向上は、⽬に⾒えるDevOpsの成果です。

多くの組織は、DevOpsの原則 をうまく実装することでITを変⾰し、⼤きなビジネス成果を上げています。

DevOpsを適⽤ するのに遅すぎることはありませんし、もちろん⽇本でも活⽤が進んでいます。

⼤⼩さまざまな企業、歴史ある企業からスタートアップまでDevOpsのアプローチを⽤いてデジタルト 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、受講者にリーン、アジャイル、SRE、プロダクトマネジメント、 バリューマネジメント、チームトポロジー、継続的デリバリー等の多彩なトピックを紹介し ながら、DevOpsの主要な概念と原則および、DevOpsの⽂化と組織の核となる要素について学んでいただきます。

本コースは、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すべてを網羅しています。主要なDevOpsに関連する概念と⽤語に関する座学、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ファンダメンタルズは、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。

改善されたムダの無い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の技術⾯、組織⾯、⽂化⾯でのコアとなる要素を理解することから始まり ます。

このコースは、DevOpsを始めるための下地を構築し、その原則とプラクティスを理 解するために必要なコアとなる情報を提供するように設計されています。

このコースにおいて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、デジタ ルトランスフォーメーションの⼒強い推進者となることができます。

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。

データ分析に必要な、データを抽出・加工する技術や分析アプローチについて、ケーススタディを通じて学んでいきます。データ分析の各プロセスに従いながら、分析の設計（指標やKPI、クロス集計の集計軸の考え方など）や、データハンドリング方法などについて、基本的な一連の流れを身につけることができます。
総合演習では、受講生が自社の事業担当者になった想定でデータ分析に基づく新規事業の改善提案を作成し、プレゼンテーションを実施します。データサイエンティストの名前の通り、データを自由に扱えることがデータサイエンティストを目指す第一歩となります。本講座で使用するSQLは、データベース上に格納されたデータを扱うための基礎として、データ分析の必須スキルの一つと言えます。

本コースは、さまざまな業務で役立つ統計分析スキルを学ぶ1日集中講座です。

現代のビジネス環境では、データ分析の重要性がますます高まっています。大量のデータを前に、どのように整理し、解釈し、意思決定に活用するかが求められていますが、統計の知識や分析スキルに自信が持てず悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
このような課題を解決するため、統計分析の基礎を実践的に学びます。分析ツールにはExcelを使用するため、プログラミングの知識が無い方も安心してご受講いただけます。平均や分散、標準偏差といった基本的な統計概念を理解し、それらをビジネスデータに適用する方法を身につけ、現場でのデータの読み解きや意思決定に活用できる力を養います。

業種や業界を問わず必要とされる統計分析の知識を、分かりやすく、実務に直結する形で習得できる機会です。データドリブンな意思決定を支えるスキルを身につけたい方は、ぜひご参加ください！

データサイエンティストとして分析結果を統計的に正しく理解し、適切な意思決定支援を行うために必要なスキルをケーススタディを通じて学んでいきます。
データ分析の各プロセスに従いながら、モデル（予測、分類、連関、時系列）の作成方法や評価方法について、基本的な一連の流れを身につけることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定でデータを分析し、 実際に販売促進案を作成、プレゼンテーションを実施します。
本講座で使用するPythonは、オープンソースのプログラミング言語で統計解析やデータ分析で使われる様々な手法や機能がパッケージとして提供されています。 大規模データや分散処理システムへの対応も行われており、データサイエンティストにとって必須ツールの一つと言えます。

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。

※受講料改定のお知らせ※

2026年4月以降に開催するクラスより、受講料を改定いたします

・2026年3月末まで：108,900円 (税別価格 99,000円)

・2026年4月以降　：110,000円 (税別価格 100,000円)

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。

※受講料改定のお知らせ※

2026年4月以降に開催するクラスより、受講料を改定いたします

・2026年3月末まで：108,900円 (税別価格 99,000円)

・2026年4月以降　：110,000円 (税別価格 100,000円)

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。

本コースでは、Gitの基本操作を学ぶとともに、チーム開発として、架空企業のコーポレーションサイトの作成をチーム作業として実施していただきます。Gitの基本操作とチーム開発を"手っ取り早く学びたい"方は、ぜひこの機会にご受講ください。

※当コースでは、Gitのプロジェクトホスティングサービスとして、GitLabを利用します。

アプリケーションエンジニアの必須スキルとも言えるGitの利用方法についてハンズオンを交えながら体系的に学習します。

リポジトリの作成や変更の記録、ブランチ操作やマージといった基本操作はもちろんのこと、履歴の操作やチーム開発におけるブランチの運用など実践的な内容についても盛り込んでいます。

アプリケーションエンジニアが日常的に実践しなければならない項目を網羅的に含んでおり、すでにGitを利用してはいるものの不安を抱えながら使っているという方にもお勧めのコースです。