AIでコードを書くときに必ず知っておくべきデータベースの概念 ②

AIが作成したSQLがエラーなく実行されたからといって、正しい結果とは限りません。1行の意味・値・検索・集計・変更・同時リクエストにおいて欠けている基準を見つけ出し、AIにどのようなデータルールを伝え、どのような根拠で結果を検証すべきかを学びます。

AIに「売上上位10件を抽出して」と頼めば、それらしいクエリをあっという間に作ってくれます。ですが、そのクエリが正しいのか、3つのテーブルをJOINした結果が正確なのか、インデックスなしで50万件をフルスキャンしているのではないか――判断するには、結局DBの基礎知識が必要です。 この講座では、難しいことは扱いません。AIに指示する前に知っておくべきことだけを、2時間以内でSQLの全体の流れを実際に手を動かしながら学びます。講座が終わる頃には、AIが作ったクエリを見ても、もう不安を感じることはないでしょう。

【Web開発が初めての方だけ来てください】 JPAまでしっかり理解しながら、一歩ずつ簡単に作ってみるSpring Boot（スプリングブート）REST API

データベースと連携したUnityの実践的なゲーム制作を学ぶ講座です。 取り組みにくい部分も、講座を通して解決していけます。

大容量データの分析や遅いクエリに苦労している学習者向けに、実務経験をもとに設計からチューニングまでご案内します。

AIが作成したバックエンドコード、どこを見ればいいのか途方に暮れていませんか？リクエスト・API・データ・同時実行性・認証・キャッシュにおける抜けている条件を見つけ出し、AIにどのような要件を伝え、どのような根拠で結果をレビューすべきかを学びます。

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単純なCRUDレベルのデータベース利用にとどまらず、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から身につけられる講義です。シリコンバレーでのAI開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorまで、実際のサービスでどのように設計・活用するのかを段階的に学び、複雑なデータ構造やパフォーマンスの問題を解決する方法を身につけられます。

野球/会社のデータベースを通じてMS-SQLを学習する講義です。

非専門家の立場でも簡単に理解でき、実戦ですぐに適用可能な「Redis入門/実戦（照会性能最適化編）」講座を作ってみました！

理論だけでは業務の自動化は難しいものです。実務経験をもとに、MongoDB・Streamlitプロジェクトを完成させます。

サービス会社のアナリストとして活動しながら得た必須SQLのSELECT文とGoogleシートの基礎使用法をまとめました。

DebeziumベースのCDCを初めて学び、どこから始めればよいか途方に暮れている方のための講座です。 MySQLの変更データをKafkaにリアルタイムで収集し、PostgreSQLまで転送する全プロセスを実際に手を動かして学習します。 CDCの基本原理から設定、運用のノウハウまで身につけ、リアルタイムデータパイプラインを自ら構築できるようになります。

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