Yokohama - Kannai Business Center

日本、〒231-0015 神奈川県横浜市中区尾上町4-57横浜尾上町ビルデイング 8階, 横浜, 日本, 231-0015

関内ビジネスセンターはJR関内駅北口から徒歩3分、市営地下鉄ブルーライン関内駅直結の横浜尾上町ビルディング内にあります。首都高横羽線から海岸沿いまでは、県庁、市役所、税関、その他港湾関連施設が多いため、さまざまな規模の商社、輸出入関連会社が集中し昔から外国人定住者が多いエリアです。 ビジネスタウンとしてだけでなく、海岸線周辺に観光スポットが点在しているので週末も散策の人が絶えません。首都圏のハブである横浜駅へのアクセスも良く、東急東横線の急行に乗れば渋谷までわずか30分です。横浜のみのビジネスだけではなく、東京周辺との行き来が多い場合にもおすすめです。

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Make: リモートワークの自動化

14 時間

DevOps向け n8n: 持続的インテグレーションとデプロイメントの強化

21 時間

スマートワークフロー自動化: AI & 機械学習を用いたMake

14 時間

IoT向けn8n: 物のインターネットを自動化する

21 時間

Makeを使用したAPI統合: 高度な自動化

14 時間

DevOpsとプラットフォームエンジニアリング:協調的なアプローチ

14 時間

n8n ワークフローのセキュリティとスケーリング

14 時間

n8nでのカスタムノード開発

14 時間

DevOpsのためのMake

14 時間

n8nの高度なワークフロー自動化

21 時間

Fine-Tuned モデルのプロダクション展開

21 時間

Make for App Integration: Automating Business Workflows

14 時間

Red Hat: DevOps Culture and Practice Enablement (TL500)

35 時間

ZapierとAIを活用したビジネス自動化

21 時間

エンタープライズ DevOps のための Kubiya AI カスタマイズ

14 時間

データ統合のためのMake

14 時間

n8nによるデータ統合

21 時間

Zapier for E-Commerce Automation

14 時間

DevSecOps: DevOps パイプラインにセキュリティを統合する

14 時間

Make for eCommerce: アイテムの販売と在庫管理の自動化

14 時間

n8n のマーケティング自動化

14 時間

マーケティング自動化のためのZapier

14 時間

高度なZapier:カスタム統合と多段階自動化

14 時間

n8nとLangChainを使用したAI自動化

14 時間

Kubiya AIとDevOpsパイプラインの統合

14 時間

マーケティング自動化のためのMake

14 時間

高度な Kubiya AI for DevOps 自動化

21 時間

n8nでAIワークフローを構築

14 時間

Zapierを活用した効率的なワークフローの構築

14 時間

Makeをマスターする: 高度なワークフローオートメーションと最適化

14 時間

Apache Airflow: データパイプラインの構築と管理

21 時間

Kubiya AI for DevOpsの入門

14 時間

Make Fundamentals: Introduction to Workflow Automation

7 時間

n8nの初心者向け:最新機能を使用した現代的な自動化

7 時間

Zapier for Beginners: Automate Workflows Without Coding

7 時間

Ansible AWXのDevOps自動化の基礎

21 時間

Ansible for Experts

35 時間

大規模インフラストラクチャのためのAnsibleとPuppet

14 時間

Amazon Web Services (AWS) CodePipeline

7 時間

AWS DevOps エンジニア

21 時間

DevOpsの基礎

21 時間

Atlassian Bambooを使用したDevOps

14 時間

DevOps ファンダメンタルズ

21 時間

DevOpsセキュリティ:DevOpsセキュリティ戦略の作成

7 時間

DevOpsの実践的な実装とツール

21 時間

DevSecOps

14 時間

DevSecOps Firefight: Breach, Fix & Fortify

7 時間

DevOpsエンジニアのためのJavaとKubernetes

21 時間

Kubernetesのデザインパターンと拡張機能

14 時間

MLOps: 機械学習のCI/CD

35 時間

Red Hat Ansibleを使用した高度な自動化

35 時間

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