Spotify Data Workerは何をしますか？

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デザインチームも、企画書も、PMも不在の環境で、いかに企画し、伝え、説得できるでしょうか？ 元29CMプロダクトデザインリードのキム・ヨンジュンデザイナーが、Figmaを中心にセルフプロダクト戦略を実践事例と共に共有します。構造のない環境で生き残る方法から、Figma一つで構造を築く方法まで、詳しく見ていきましょう。

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世界で最も多くの人々が使用しているコラボレーションツール、Figmaを学んでみましょう! UIデザインのスケッチ、プロトタイピング、コラボレーションのためのデザインツールFigmaの基本的な使い方と実務的な使い方を学びます。

AI時代にプロダクトデザインと教育はどのように変化しているのでしょうか？ フィグマ公式コミュニティ、FoF Seoul & Educators が共同で主催し、ミートアップを開催しました。 AI時代のプロダクトデザインと教育に関する様々な事例、テーマと共に、フィグマを愛するグローバル業界の登壇者たちの関連セッションをご覧ください。

Pythonの基礎文法知識に基づいて簡単な例から難しい例に難易度を高めていきます。 この過程で一人で学習する方法、しっかりとした文法知識の習得、基本基盤を確実に固めることになります。 さらに、Pythonプログラミングのよく使用されるパターンを学びます。

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Excel ではなく Python Pandas を使用すると、データ分析をより簡単かつ効果的に行うことができるという事実! 金融データ分析を通じて、Pandas ライブラリの基本的な機能と実務的な使用方法を学びます。

Excel をデータ分析ツールとして活用して業務に価値を加えることができます。 Excel の基本的な概念を幅広く、詳細に学習できる基本的な Excel 講義です。

『インスピレーションノート』の著者スンヒさんと共にする、日常の中のインスピレーションの見つけ方から、 ブランドマーケターとしてのスンヒさんに聞きたいことまで！

Pythonを活用して、あなただけの指標を作成し、便利に証券を分析できるようになるツールを作ってみましょう！

技術面接対策として、OS の知識を基盤に、マルチスレッド、マルチプロセッシング、並列性、並行性などの文法を扱うためのコースです。複数のリソースを使用して実行効率を高める方法に関する基本知識を学びます。

幅広い Python 開発経験とオンライン/オフラインの授業経験を基に、Python メタプログラミングと深い文法を扱うコースです。さらに、Python 就職活動中の面接や経験者の技術面接にも役立つカリキュラムを用意しました。また、自分で作成したライブラリを PyPI (Python Package Index) に直接配布するプロセスも説明します。

この講義は、Python の基礎を学んだ学習者が Python を実務に活用できるように、高度な文法を学ぶことに重点を置いています。Python の独自の特徴を理解して素早く習得することで、中級レベルのプログラミングに慣れることができます。

知識共有者カン・ビョンジン様とご一緒したLLMアプリケーション経験共有会ライブ映像の編集版です :)

本映像は < 板橋（パンギョ）帰り道のミートアップ with インフラン #08 HTTP > で行われた発表セッションの録画映像です。

この講座は、Excel の基本を理解している方に、中級以上のレベルでデータ分析と視覚化チャートの作成方法を教える講座です。この講座で、Excel を完全にマスターできます。

<2025 知彼知己リレーライブキャンペーン>の一環として1月23日に実施した、フンボタン チョン・フンスさんのライブ映像です。

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AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

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「経営情報視覚化能力資格」コースでは何を学ぶのでしょうか？ この資格コースは、データを適切に分析し、見やすく視覚化することで、会社や組織で重要な意思決定を行う際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を養うことに焦点を当てています。 簡単に言えば、単にデータを見るのではなく、その中に隠された意味を見つけ出し、それを他の人にうまく説明できるように図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶプロセスです。 このコースを通じて、皆さんは： データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務ですぐに使える実務能力を身につけ、自身の専門性と競争力を高めることができます。 この講義を通じて、経営とデータをつなぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として、さらなる一歩を踏み出してみてください。

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