「実践授業の前のPC持参環境の説明/ガイダンス」・「Lambda演習授業のための前提知識・環境の解説・演習」として、AWS Lambda利用の基礎知識と活用環境を手を動かしながら学習。その知識をベースに、Lambdaを使った実践的なプログラミングを解説する講座です。 (詳細はこちら)

「デザイン思考」をコンセプトに、「顧客ペルソナの具体化」・「サービスアイデア創出」・「ビジネスモデル設計」のプロセスを、AIなどのデジタル技術を活用したワークショップを通じて体感する構成です。 (詳細はこちら)

講義・演習指導をメインに、Dockerの基本的な機能・特徴、豊富な活用方法の理解・修得が図れるよう構成・企画した全2日間の授業セミナーです。 (詳細はこちら)

2019年6月度の「データサイエンス基礎講座」は、2016年7月から数えて通算7回目の開催、延べ200名の方が受講した人気講座が内容を大きく刷新して実施いたします。機械学習/AI活用の為のプロセス＜狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで＞をトータルに、講義と演習指導を通して理解を深めていただけるよう企画・再構成いたしました。 (詳細はこちら)

eコマースサイトを運営されている方限定 【EC事業者限定セミナー】eコマースにおける役割、事例、最新情報が学び、仲間を作っていただく1Dayフォーラム (詳細はこちら)

テーマは「データ分析のその一歩先へ」。データ分析とデジタルマーケティングの第一人者の皆様に事例と取り組みを、本音や課題も含めてご紹介。 (詳細はこちら)

機械学習・統計の基礎を「Python」を利用した演習形式で学習し、ビジネスシーンを想定して演習問題を自らが解くという授業構成。 (詳細はこちら)

機械学習・ディープラーニング・アナリティクスの土台となる「数学」に焦点を当て、＜シリーズ2＞として「確率・統計と情報理論編」に分け、受講者の要望や修得しておくべき分野に絞り連続して実施いたします。 確率分布の基本、ベイズの定理、正規分布そして回帰分析など、確率／統計学の中で「特に機械学習・ディープラーニングにおいて最重要」となる分野を取り上げます。 また、情報理論では、自己情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバージェンスなど、機械学習の書籍等では頻繁にあらわれる概念を詳解いたします。 (詳細はこちら)

Web担当者が知っておくと仕事に役立つ情報を1日で得られるお得なイベント (詳細はこちら)

インフラ基盤の自動化コーディングをテーマに、著名構成管理プロダクト「Puppet Enterprise」をコアに、同プロダクトの概説・ハンズオン・事例研究講演で構成する講座です。 (詳細はこちら)