知らないと昇進できないシステムデザイン

AI時代にも生き残れるシリコンバレー・インターンシップ対策と、30個のビッグテックのシステムデザイン、&オープンソースへの実務貢献を完成させるコースです。Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどのビッグテック事例を通じて、30個の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングしてみます。最後には、自分だけのサービスをアーキテクチャ → DB → スケーリングまで設計します。

この講義では、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境について、単なる技術の羅列ではなく、実務や面接で求められる「設計の観点」から解説します。モノリシックとMSAの違いを出発点に、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリス、クリーンアーキテクチャ、ヘキサゴナルアーキテクチャまでを段階的に扱い、それぞれの選択がなぜ必要なのか、またそれに伴うトレードオフを明確に説明します。さらに、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で避けて通れないデータの一貫性、トランザクション、サービス間通信、障害対応といった核心的な課題を、現実的なシナリオに基づいて学ぶことができます。カカオの面接官による実際の質問や視点をもとに構成されたこの講義は、単なる知識の習得にとどまらず、分散システムを捉える思考そのものを一段階高めることを目指しています。

過去の私は、「一人で開発さえうまくできればいいんじゃないか？」と考えていましたが、実際、一人では何もできません（もちろん一人でうまくやる人もいますが、私の話ではありませんでした 笑）。この知識共有では、私たち皆が、一人だけの戦いというフレームから抜け出し、チームとともに互いに傷つけ合うことなく、健全なコミュニケーションと文化を築きながら、着実に成長する方法について話します。 開発者が継続的に成長するために、そして不安の中で自分自身を守り抜くためにブログがなぜ必要なのか、会社で自分自身を証明しようとする気持ちは、成長を助けるよりも自らを枯渇させるために機能しているのではないか、コードレビューがチームの健全な文化を維持するためにどれほど必要か、そして、健全なコードレビュー文化を定着させるために必要な詳細なガイドにはどのようなものがあるのか、出会ったら必ず避けるべき、あるいは私が決して真似してはいけないマネージャーたちのアンチパターンにはどのようなものがあるのかなどについて、ともに話してみます。

読み書きや計算と並んで、AI時代を生きる誰もが必ず身につけるべき能力が、コンピューティング思考力である。コンピューティング思考とは、簡単に言えば、プログラマーのように考えること、あるいはコンピュータ科学者のように考えることと定義できる。本講義は、大学で実際に行われている一学期分の講座をそのまま収録したものであり、プログラミングに初めて触れる人や、コンピュータを専攻しようとする入門者にとって必要不可欠な内容を扱っている。また本講義を通じて、コンピュータを専門としない人や人文学を背景に持つ人が、専門のプログラマーと円滑に意思疎通するための能力を身につけることができる。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ばなければならない時代においても、コンピューティング思考を通じて、AIにより正確かつ効果的に指示を出す能力を養うことができる。

読み書きや計算と同様に、AI時代を生きる誰もが必ず身につけるべき能力が、コンピューティング・シンキング（計算論的思考）能力である。コンピューティング・シンキングとは、簡単に言えば、プログラマーのように考えること、あるいはコンピュータ科学者のように考えることと定義できる。本講義は、大学で実際に行われている1学期分の講座をそのまま収録したものであり、プログラミングに初めて触れる人や、コンピュータを専攻しようとする初心者に必要不可欠な内容を扱っている。また、本講義を通じて、コンピュータを専門としない人や人文学を背景に持つ人が、専門プログラマーと円滑に意思疎通するための能力を身につけることができる。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ばなければならない時代においても、コンピューティング・シンキングを通じて、AIにより正確かつ効果的に指示を出す能力を養うことができる。

現代のデジタル製品とサービスは、小さなアイデアから始まり、何百万ものユーザーに愛される製品へと成長します。これを可能にする鍵は、拡張性の高いシステム設計です。この講義では、小規模から大規模なシステムへと成長できる設計原理と実践方法を学びます。

有名な論文、書籍、記事を通じてグローバルスケールのサービスの共通のコンポーネントを学びましょう。

情報処理技師筆記1〜5科目を「暗記して解く試験」ではなく、 「紛らわしいポイントだけを整理して、すぐに得点に繋げる試験」に変えてみせます。 この講義は、過去問で繰り返される核心的な概念だけを厳選し、試験直前に見ても理解できる構成で、 3日以内に全体の流れを掴めるように作られた超圧縮筆記講義です。 科目ごとに間違いやすい概念、選択肢のひっかけポイント、暗記すべきことと理解だけで十分なことを明確に区分し、短期間での合格を目標に構成しました。 「時間はないのに範囲が広すぎる」 「参考書を読むと分かった気になるが、問題は解けない」 そんな受験生のための講義です。

既存のバックエンドにLLMが結合されると、アーキテクチャはどう変わるのでしょうか？単なるLLM APIの呼び出しを超えて、Model Router、LLM Gateway、Vector DBなどAIサービスの核心コンポーネントを理解し、RAGやAI Agentを含む運用可能なAIサービスアーキテクチャを段階的に設計するシステムデザイン入門講座です。 自分だけのLLMベースのAIサービスを作りたい方のために、設計の流れを素早く習得できるようサポートします。

この講義を通じて、情報戦略計画（Information Strategic Planning）に概念と実務を習得することができます

データベース設計を概念、論理、物理の3段階で体系的に学び、実務中心のショッピングモールプロジェクトを通じてスキルを高めます。現代的な設計手法と最新トレンドを通じて、実践的なノウハウを身につけます。

SonarQube | SonarCloud | SonarLint – DevOps + セキュリティ + QA（最も広く利用されているオープンソースツール） SonarQubeは、コード品質を継続的に検査するための主要なオープンソースプラットフォームです。静的コード解析を使用して自動コードレビューを行い、27以上のプログラミング言語にわたってバグ、コードの臭い（Code Smells）、セキュリティの脆弱性、保守性の問題を検出します。このコースは実践的な学習（learn-by-doing）アプローチで設計されており、SonarQubeとそのエコシステムに関する深く実用的な専門知識を習得できます。 対象者： このコースは、コード品質、セキュリティ、およびCI/CDのベストプラクティスを習得したい、新卒者・初心者、開発者、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、QAエンジニア、サポートエンジニア、DevOps、DevSecOps、情報セキュリティ（InfoSec）、プロセスエンジニアの方々に適しています。 基礎とコンセプト SonarQube、SonarCloud、SonarLintの紹介 静的コード解析の目的と利点 DevOpsおよびDevSecOpsのユースケースの理解 SonarQubeのアーキテクチャ、エディション、バージョン、およびエコシステム SonarQubeの主要な用語とメトリクス 保守性、信頼性、セキュリティの概念 インストールとセットアップ DockerおよびDocker-Composeを使用したSonarQubeのインストールとセットアップ Jenkinsのインストールと設定 Sonar Scannerのインストールと設定 ビルドツールのセットアップ： Ant, Maven, Gradle NodeJS, Python SonarQube UIの概要とナビゲーション 実践的なコード解析 SonarQubeおよびCIパイプラインへのプロジェクトのオンボーディング 複数のプログラミング言語に対するコード解析の実行 解析結果の公開と解釈 コードカバレッジ、ユニットテスト、および統合テスト結果のレポート 以下事項の理解と分析： バグ 脆弱性 コードの臭い（Code Smells） 技術的負債 複雑度 重複した行、ファイル、ブロック SonarLintとIDEの統合 以下の環境へのSonarLintのインストール： Eclipse IntelliJ IDEA VS Code SonarLint Connected Modeの設定 IDEでのリアルタイムコード解析と問題検出 品質管理 クオリティゲート（Quality Gates）とクオリティプロファイル（Quality Profiles） カスタムルールとルールテンプレートの作成と管理 チーム全体での品質標準の適用 クオリティゲートの条件に基づくビルドの失敗設定 特定された問題の処理と修正 管理と設定 プロジェクト管理 ユーザー、グループ、権限、およびトークンの管理 プラグインのインストールと管理 SonarQubeのセキュリティ設定 SMTP設定とメール通知 企業ロゴによるSonarQube UIのブランディング SonarQube Marketplaceとシステムの詳細 セキュリティとSAST SAST（静的アプリケーションセキュリティテスト）の基礎 セキュリティ脆弱性の分析 CI/CDパイプラインへのSASTの統合 CI/CDとDevOpsの統合 Jenkinsとの統合（ジョブとパイプライン） GitHubおよびGitHub Actionsとの統合 GitLabおよびGitLab CI/CDとの統合 CI/CDワークフローにおける品質チェックの自動化 SonarQubeのクオリティゲートに基づくCI/CDパイプラインの失敗設定 高度なトピック 自動化、監視、データ抽出のためのSonarQube Web APIの利用 エンタープライズ規模のSonarQubeデプロイメントのベストプラクティス このコースの修了までに習得できること： クオリティゲート、クオリティプロファイル、およびルールの定義と管理 SonarLintを使用したローカルでのコード解析 安全でスケーラブルな静的コード解析の実行 SonarQubeとGitHub、GitLab、Jenkinsの統合 CI/CDパイプライン全体でのコード品質とセキュリティ標準の適用 SonarQubeインスタンスの自信を持った管理とカスタマイズ

設計時に実務で必ず直面する共通コード、カテゴリ階層構造、履歴追跡管理、Soft Delete、統計、動的設計、JSON活用などを、9つの核心パターンで解決します。 単なる理論ではなく、数多くのプロジェクトで検証された実践的なノウハウと、状況に応じた選択基準を盛り込みました。これで、どのような要件にも自信を持って設計できる真の設計エキスパートを目指しましょう。

カカオコーテ6週間合格した勉強法の徳が科学的に選んだアルゴリズム/資料構造エキス

コードを形式化された方法で作成することで、設計上の問題を解決できます。 他のプログラマーが作成したコードやパターンを理解できます。