データアナリスト、ITエンジニアに必要なMySQLマスターコース！

初心者のためのSQLコーディングガイド！ SQLを作成し、解釈し、検証できる秘法を伝授します。

"開発時は順調だったクエリが、データが蓄積されるにつれて突然遅くなる。"その際、勘ではなく根拠をもって原因を特定し、30秒かかっていたクエリを0.1秒に短縮できることが、現場で評価される開発者の実力です。実行計画、インデックス、オプティマイザ、結合とソートに至るまで、数百万件に及ぶ実戦データを通じてパフォーマンスの核心原理を習得し、本番環境の遅いクエリを自ら分析・解決できる、一段階上の開発者へと成長してください。

複雑な理論や概念は思い切って省略し、SQL構文をすぐに書いて練習し、真似してみてください！

非専門家でも理解できるMySQL！簡単な説明で必須概念だけを把握した後、サイトの例題とともにMySQLを「いじりながら」手で覚えられるように作った講座です。

高可用性（High Availability）が保証されたビッグデータシステムまたは分散処理システムクラスター（HDFS、Zookeeper、Spark、Zeppelin）を自ら構築してみる、コードラボ中心の授業です。

単純なCRUDレベルのデータベース利用を超え、AI時代に求められるPostgreSQL活用スキルを実務の観点から習得できる講座です。シリコンバレーでのAI開発経験を基に、JSON、インデックス、トランザクション、pgvectorに至るまで、実際のサービスにおいてどのように設計・活用するかを段階的に学習し、複雑なデータ構造やパフォーマンス課題を解決する方法を習得できます。

さまざまな実用的なデータ分析ケースをSQLを通じて実装していきながら、データ分析能力とSQL活用能力を同時に向上させることができます。

大規模なグローバル企業の現職データベース専門家が20年間の企業実務と講義経験を惜しみなく盛り込んだ！

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

既存のMongoDBを通じて管理する200億件のデータをMySQLに移転しながら考慮した概念について取り上げました。

本講義はPHPプログラミング活用概念の習得と実習のための講座として企画されており、PHPプログラミング活用概念を習得したい受講生のための講座です。

SQLの限界を超え、柔軟なデータ処理が求められる時代、MongoDBのすべてを学びます。NoSQLの概念からインストール、CRUD実習、集計パイプライン、テキスト検索とインデックス作成まで段階的に学習し、Pythonクローリング連携やコンテナ環境の構築を通じて、実務活用能力を完成させます。

JPAの技術説明よりも、エンティティ設計を通じたデータモデリングに集中する講義です。堅牢なDB設計がアプリケーション開発の基礎であるという考えに基づき、一対多・多対多・継承・コレクションなど、多様な設計パターンをビジネスシナリオと共に分析し、コードが実際のテーブルに変換される過程を画面で直接確認しながら学びます。実戦ですぐに活用できるよう、設計パターン別のビジネス事例とソースコード、テストコードを併せて提供します。

Spring Bootを活用し、JWT、ws通信、大容量TPSの処理方法について学習できます。

MySQLの基礎的な活用法から、実際のサービス環境で求められる高度な技術までを段階的に学習します。また、多様な事例や実務データに基づいたデータモデリング手法、外部キー（Foreign Key）設計の実効性の検討、GoogleカレンダーのスキーマDDL分析、現代的なDDL設計原則など幅広いテーマを扱い、MySQLを単なるデータベースを超えてシステムの核心的な構成要素として活用する方法を深く習得できる講座です。

勉強はしたけど問題が解けないあなたのためのSQLD黄色本176問題解説講義。完走後は合格を超えて専門家になります。SQLDオールインワンパス！

タブロデスクトップとサーバー/オンラインを組み合わせたときに生み出すことができる相乗効果の1つの例を紹介します。データがどのように具体的な行動にまでつながるのか、そのパイプラインを一緒に作ってみましょう！

このコースは食品・医薬品製造業でAIを活用して生産性と品質を向上させる方法を扱います。原材料管理、生産工程、品質検査、規制遵守など主要段階でAIがどのように適用されるかを実際の事例を通じて学び、不良率減少と効率的な運営戦略を理解することができます。 このコースを通じて学習者は▲食品・医薬品産業特性とAI導入必要性▲データ基盤品質管理▲予測保全及び設備効率化▲規制遵守モニタリングとリスク管理▲国内外導入事例分析などを身につけ、現場ですぐに適用可能な戦略とインサイトを得ることができます。

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。