完全なフルスタックPython開発者ロードマップ：FastAPI、React、データベース設計API アーキテクチャを学ぶ

みんなが学ばなければならないとホドル甲のPython！ 韓国人が好きなスピードで！ 3時間で！打ち込みます！

非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用

最新のNext.js v15 App Routerを学習しながら、Notion基盤の実用的な開発者ブログを一緒に構築する講義です。さらにCursor AI活用法など様々なインサイトも得ることができます。

実戦バイブコーディングで会社紹介ランディングページを完成させます。 Cursor AI + Next.js + TypeScript + TailwindCSS + shadcn/ui + MCP スタックで、設計から配布まで一度に進行します。 核心は「高速実装 + 検索エンジンによく露出されるSEOベース」です。 🏁 講義目標 ランディング制作 → パフォーマンス最適化 → SEO反映 → 配布/インデックス リアルタイムコーディング（バイブコーディング）でセクション別完成品をすぐ確認 検索反映まで直接体験 🛠️ 実習スタック Cursor AI、Next.js（App Router）、TypeScript TailwindCSS、shadcn/ui、MCP ワークフロー 🔍 SEO実習 講師が提供するSEO最適化用MDファイル適用 メタデータ、OG/Twitterカード、robots/sitemap、構造化データ（JSON-LD） 多言語ルーティング選択適用 🎯 完成物 レスポンシブ会社紹介ランディング + お問い合わせフォーム Lighthouse 95+目標 Vercel配布後Search Console登録およびインデックス要請 📚 この講義で学ぶこと ヒーロー/信頼/機能/FAQセクションを素早く構成する方法 shadcn/uiできれいなUI構成 フォーム検証と基本コンバージョン追跡ポイント設計 構造化データ + 多言語ルーティングでSEOスコアを上げる 配布後Search Consoleを通じたインデックス過程の理解 💡 現業インサイト（講義特典） 単純にコード実装だけでなく、実際の市場で活用されるマーケティング・露出方式も簡単に触れます。 広告、ブログポスティング、コメント作業の現実的な単価範囲 外注・業務委託業者が実際にSEO、露出作業をどのように進行するか 開発者が直接参加した時と外注を任せた時のコスト/効率の差 この部分を通じて単純に技術を超えて実際の現業でどのように活用されるか、どのようなコスト構造で動くかまで感覚を身につけることができます。 一行まとめ 「実装 → 最適化 → 配布 → インデックス」の流れに沿って、 実際の検索露出と現業市場構造まで繋がるウェブ制作プロセスを学びます。

こんにちは！データ分析をしながら毎回同じコードを繰り返し書くのに疲れたことはありませんか？😫 今度はPyCaretで皆さんのプロジェクトに翼をつけてみましょう！🚀 この講義はたった5行のコードで機械学習の退屈で複雑な過程をほとんど自動化する秘訣をお教えします。 この講義を受けるとこのように変わります！✨ 実戦プロジェクトマスター：📈顧客購買予測（分類）、📉医療費予測（回帰）、🧩顧客グルーピング（クラスタリング）、⏳航空乗客数予測（時系列）まで！4つの核心プロジェクトを直接フォローしながら「本当の」問題解決能力を身につけることができます。 専門家スキル装着：ここで終わりではありません！🤖作ったモデルをMLOpsで管理し、クリック数回でAPIサーバーまでさっと作る専門家スキルもしっかりお教えします。本当に不思議でしょう？ ワークライフバランス死守：何より皆さんの反復業務はぐっと減らし、核心分析にのみ集中できるようにいたします。定時退社はボーナスです！😉 コーディングがまだ慣れていない方も、生産性を爆発的に高めたい現職専門家も皆歓迎です！👋 私と一緒に「10倍速いデータサイエンティスト」に生まれ変わってみませんか？

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本コースは、React.jsとVue.jsフロントエンド開発に必須のVS Code自動補完機能Emmet（エメット）文法をはじめ、効率的なコーディングのための核心内容を扱う動画講義です。実務と学習にすぐに適用できる例題とTipsを通じて生産性を高め、より速く正確なUI開発が可能になるよう案内します。

この講義では、生成型人工知能モデルの中でもDiffusionモデルに関連する実習を行います。代表的なDiffusionモデル応用論文であるprompt-to-prompt論文を一緒に読んで実装することで、最新の人工知能論文を理解する能力を養うことができることを期待しています。

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