データサイエンス向けAWS Cloud9のトレーニングコース

本講座はインストラクターによる対面またはオンラインの講習であり、日本で行われます。Apache Airflowを利用してモデルの訓練・検証・デプロイなどの機械学習ワークフローを自動化したい中級レベルの受講者が対象です。

本講座を修了すると、以下のことができるようになります：

• Apache Airflowを機械学習ワークフローの調整用に設定する方法
• データ前処理やモデル訓練、検証の各タスクを自動化する方法
• Airflowと各種機械学習フレームワーク・ツールとの連携手法
• 自動化されたパイプラインを通じて機械学習モデルをデプロイする方法
• 本番環境における機械学習ワークフローを監視・最適化する手法

日本にて開催されるこの講師主導の実践的研修は、AWSクラウドサービス管理に関する実務知識を獲得し、「AWS Certified SysOps Administrator - Associate」試験対策を行いたい初心者から中級レベルのシステム管理者およびIT専門家向けです。

受講終了時には以下の能力を習得できる仕組みとなっています：

• AWSサービスおよびリソースの安全な設定と構築方法
• AWSリソースへのアクセス管理、ユーザーの認証情報や権限の運用手法
• AWS上で拡張性・耐障害性を備えたシステム設計および導入技術
• AWS間でのデータ転送プロセスの実装と管理手順
• コスト最適化と運用効率の向上に向けたAWSサービス活用手法

AWS高度なアーキテクチャは、エンタープライズインフラストラクチャとアプリケーションをAWS上で設計、セットアップ、デプロイすることを指します。

この講義形式のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、AWSアーキテクチャのより複雑な側面を理解し実装したいクラウドエンジニアを対象としています。コース内容はAWS認定ソリューションアーキテクト・プロフェッショナルレベルのコースと同じトピックを多くカバーしていますが、このコースは試験対策を目的としていません。実際のラボ環境で、AWSソリューションアーキテクトが行うべき多くの設定、実装、デプロイメントを実演する実践的なハンズオン形式のコースです。

トレーニング終了後、受講者は以下ができるようになります：

• AWS上で複雑なクラウドソリューションを設計する。
• スケーラビリティ、高い可用性、およびフェールトレランスを備えたソフトウェアアプリケーションをAWS上にデプロイする。
• アプリケーションに最適なAWSサービスと統合する。
• 複雑なソフトウェアアプリケーションをAWSに移行する。
• インフラストラクチャとアプリケーションの設計、実装、最適化、デプロイメントにおいてベストプラクティスを適用する。

コースのフォーマット

• 双方向の講義と討論。
• 多くの演習と練習問題。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングを希望される場合は、お申し込みください。

本講座は、日本にて開催されるインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは現地開催）で、AWSのツールやサービスを活用して効率的にAIモデルを構築・学習・展開する方法を学びたい中級レベルのIT専門家向けです。

受講後には以下のスキルが身につきます：

• AWSが提供するAI／MLサービスについて理解できる
  
• AWS上でAI／ML環境の設定および管理が可能になる
  
• Amazon SageMakerを用いて実際にAIモデルを構築・学習・展開する経験が得られる
  
• さまざまなAWS AIサービスを具体的な用途別に活用する方法も理解できる
  

本講座は、日本（現地または遠隔）で行われるインストラクター主導型のライブトレーニングであり、AWS上でIoTデバイスの導入や管理を行いたいエンジニア向けです。

受講を終える頃には、AWS上でバックエンド、ゲートウェイ、そしてデバイス全体の導入・管理が行えるIoTプラットフォームの構築方法を習得できます。

このインストラクター主導のライブトレーニングは<場所>（オンサイトまたはリモート）で実施され、サーバーや仮想マシン、コンテナ、可用性やスケーラビリティ、ストレージなど実行環境の管理を気にせず、AWS Lambdaを活用してクラウド上でサービスやアプリケーションを構築・デプロイしたい開発者向けです。

本トレーニングを終了する頃には、受講者は以下のことが可能になります：

• AWS Lambdaで関数の実行設定を行うこと
• FaaS（Functions as a Service）およびサーバーレス開発の利点を理解すること
• AWS Lambda関数を作成・アップロード・実行すること
• さまざまなイベントソースとLambda関数を連携させること
• Lambdaベースのアプリケーションをパッケージ化・デプロイ・監視・トラブルシューティングすること

この講義形式の実践トレーニングは、日本（オンラインまたは対面）で開催され、Google Colabを使ってデータサイエンスの基礎を学びたい初心者のデータサイエンティストやIT専門家向けに構成されています。

受講者は本トレーニングを修了後、以下のスキルを習得できるようになります：

• Google Colabの設定および操作方法を理解する。
• 基本的なPythonコードの記述・実行ができるようになる。
• データセットの読み込みおよび処理方法を習得する。
• Pythonのライブラリを活用して可視化を行えるようになる。

日本にて開催される本講座は、AWS Cloud9を活用してDevOps手法の理解を深め、開発プロセスを効率化したい中級以上の技術者向けのインストラクター主導トレーニング（オンラインまたは対面）です。

研修終了時には以下の能力が身につきます：

• AWS Cloud9をDevOpsワークフロー向けに設定・構築する
• 継続的統合・配信（CI/CD）パイプラインを実装する
• AWS Cloud9を用いてテスト、監視、デプロイ作業を自動化する
• LambdaやEC2、S3などのAWSサービスをDevOpsワークフローに統合する
• AWS Cloud9内でGitHubやGitLabなどのソース管理システムを活用する

本講座は日本にて開催されるインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは会場開催）で、AWS Cloud9およびAWS Lambdaを活用したサーバーレスアプリケーションの効果的な構築・運用方法を習得したい中級レベルの技術者を対象としています。

受講後には以下のことができるようになります：

• サーバーレスアーキテクチャの基礎を理解する
• AWS Cloud9を利用してサーバーレス開発環境を整備する
• AWS Lambdaを用いてサーバーレスアプリケーションを開発・テスト・デプロイする
• API GatewayやS3などのAWSサービスとAWS Lambdaを連携させる
• パフォーマンスおよびコスト効率の面でサーバーレスアプリケーションを最適化する

KNIME Analytics Platformは、データ駆動型イノベーションを実現するための優れたオープンソースツールです。このプラットフォームを用いれば、データに隠された可能性を見つけ出したり、新たな知見を得たり、将来の傾向を予測することも可能になります。1000以上ものモジュールや多数の実行可能なサンプル例、統合型ツール群、そして多種多様な高度アルゴリズムが揃っていることから、どんなデータサイエンティストやビジネスアナリストにとっても最適なツールセットとなります。

本講座では、KNIME Analytics Platformの初心者から上級ユーザー、さらには熟練した専門家までを対象として、このプラットフォームの基本的な使い方やより効率的な利用方法、そしてKNIMEワークフローに基づく分かりやすく包括的なレポートの作成手法などを学んでいただけます。

本講習はインストラクターが直接指導するオンラインまたは現地開催型の実践トレーニングであり、複雑なビジネス課題をKNIMEを活用して解決したいと考えるデータ関連専門家向けに用意されています。

プログラミング経験がなくても最先端のツールを用いて分析業務を行いたいという方々にも最適な講座となっています。

受講を終える頃には、参加者は以下のことが可能になります：

• KNIMEのインストールおよび設定方法
• データサイエンス用途のワークフロー構築
• モデルの学習・検証・評価
• データサイエンスモデルの全工程を実装する

講座の形式

• 対話型の講義およびディスカッション
• 豊富な演習と実践練習
• 実際に手を動かして試せるラボ環境での実習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に応じて調整したい場合や詳細について知りたい場合は、お気軽にお問い合わせください。

日本（オンラインまたは現地開催）にて実施される本インストラクター主導型講座は、Pythonを活用して機械学習技術を用いて洞察取得や予測作成、データ駆動型意思決定の自動化を行いたい中級レベルのデータアナリスト、開発者、またはデータサイエンス志望者向けに設計されています。

研修終了時には参加者は以下を実現できるようになります：

• 主要な機械学習手法の違いを理解する
• データ前処理技術やモデル評価指標を習得する
• 現実的な課題解決に向けて機械学習アルゴリズムを適用できる
• PythonライブラリおよびJupyterノートブックを用いた実践的開発が可能になる
• 予測・分類・推薦・クラスタリングのためのモデル構築が行える

本講座はインストラクターが直接指導するライブ形式で日本（オンラインまたは現地開催）となり、事前学習済みモデルの概念を理解し、ゼロからモデルを構築せずに実際の課題解決に活用する方法を知りたい初心者レベルの方々向けです。

講座終了時には受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 事前学習済みモデルの概念と利点を正しく理解する。
• さまざまな事前学習済みモデルの構造や適用事例を探索する。
• 特定のタスク向けに事前学習済みモデルを微調整する。
• 単純な機械学習プロジェクトにおいて事前学習済みモデルを実装できる。