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AI時代、初めて学ぶデータアーキテクチャ:データ設計からAI活用、実務まで

このコースは、データアーキテクチャを初めて学ぶ方にも理解できるよう、データの基本概念 → データ構造と設計 → データモデリング → データベース → 企業データアーキテクチャ → AIデータアーキテクチャ → データアーキテクチャの実務と将来戦略の順に構成しています。 特に、オンラインショッピングモール企業を共通事例として活用し、基礎理論で学んだ内容を実際のデータ設計やAI活用につなげられるように構成しました。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 12か月

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
SQL
SQL
DBMS/RDBMS
DBMS/RDBMS
ADsP
ADsP
Data Engineering
Data Engineering
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
SQL
SQL
DBMS/RDBMS
DBMS/RDBMS
ADsP
ADsP
Data Engineering
Data Engineering

受講後に得られること

  • データアーキテクチャの基礎と全体構造の理解

  • データ構造と設計原則の理解

  • データモデリングとERD設計の理解

  • データベースアーキテクチャとデータ処理構造

  • 企業データアーキテクチャとデータ統合

  • AI時代のデータアーキテクチャを理解する

  • データアーキテクチャ実務プロジェクト

AI時代、初めて学ぶデータアーキテクチャ:データ設計からAI活用、実務まで!

データの基礎から構造設計、データベース、AIデータアーキテクチャまで一度に学べます!

データがどのように生成・保存・連携され、AIで活用されるのか気になりませんか?

この講座は、データアーキテクチャを初めて学ぶ方にも理解しやすいよう、基本概念からデータモデリング、データベース設計、企業データプラットフォーム、AIでのデータ活用までを体系的に学べるカリキュラムです。

複雑な理論をただ暗記するのではなく、実際の企業におけるデータの流れや設計事例を通じて、データアーキテクチャの全体構造を理解し、実務に応用する方法を学びます。


✨ この講義ならではの特徴

一、初心者にも分かりやすい段階的な学習

難しい専門用語ではなく、重要な概念や実例を中心に、データアーキテクチャをわかりやすく解説します。

2つ目。基礎からAIまでつながる体系的な構成

データ構造とモデリングからAIデータアーキテクチャまでを一連の流れで学びます。

3. 実際の企業事例を中心とした実務学習

オンラインショッピングモールの事例を通じて、データ要件の分析、ERD設計、データプラットフォームの構成プロセスを理解します。

4. AI時代に必要なデータ設計能力の強化

既存のデータベースだけでなく、ベクトルデータベース、RAG、AIエージェントにおけるデータ活用の仕組みまで学びます。


🎯 この講義を通じて何を学べますか?

① データアーキテクチャの基本原理を理解

データの生成から保存、処理、活用までの全体の流れと、データアーキテクチャの主要な構成要素を理解します。

② データモデリングとデータベース設計

概念・論理・物理データモデリング、ERD、正規化、リレーショナルデータベースなど、データ設計の基本原則を学びます。

③ 企業データアーキテクチャの理解

データウェアハウス、データレイク、データパイプライン、データガバナンスなど、企業で活用されるデータ管理構造を理解します。

④ AI時代のデータアーキテクチャを理解する

AI学習データ、ベクトルデータベース、埋め込み、RAG、AIエージェントなど、AIシステムに必要なデータ構造と処理方法を学びます。

⑤ データアーキテクチャの実務設計能力を強化

実際の企業事例をもとに、データ要件の分析からデータモデリング、データベース設計、AI連携アーキテクチャまで段階的に学びます。

🚀 データの構造を理解すれば、AIの活用方法も変わります!

データアーキテクチャは、単にデータを保存・管理する技術ではありません。

企業のデータを体系的に設計・連携し、分析やAI活用を可能にする重要な基盤です。

データの基礎から設計原則、企業データアーキテクチャ、AI活用まで!

今すぐ、データアーキテクチャの全体像を体系的に学びましょう。

受講前の注意事項

受講前の確認事項

  • 本講義は、作業を最初の企画から講義資料の制作まで、知識共有者本人が行ったことをお知らせいたします。

  • 講義の完成度を高めるため、生成AIを補助的な手段として活用したことをお知らせいたします。

  • 動画に含まれる音声は知識共有者本人の声であり、修正・編集を加えたものです。

  • 本講義は、本人が作成したテキストベースのPDFファイルを基準に作成されています。

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、例題など)

  • 分量および容量、その他の学習資料に関する特徴や注意事項など

前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須の事前知識の有無

  • 講義動画の品質(音質・画質)など、受講に直接関わる内容および推奨される学習方法

  • 質問・回答および今後のアップデートに関する内容

  • 講義および学習資料の著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データアーキテクチャを学ぼうとしている初心者

  • データ設計・管理業務の担当者

  • AIデータ活用能力を高めようとする実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なIT知識(任意)

  • データ概念(任意)

こんにちは
sjw846258355です。

キャリア認証

AI関連分野について、業務や学習を通じて生じる日頃の疑問を一つずつ解消していく講義を行っています。

1. 「なぜこのようになるのか」「この技術はどこで使われるのか」のように

2. 漠然と見過ごしがちな質問をわかりやすく説明することに重点を置いています。

3. 初めて学ぶ方にも理解できるよう、基礎から一つずつ丁寧に扱います。


学習者の皆さまと息を合わせるような、生き生きとした知識が伝わる講義にしてまいります。

ありがとうございます。

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カリキュラム

全体

37件 ∙ (8時間 45分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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