知らないと昇進できないシステムデザイン

読み、書き、計算に加え、AI時代を生きる誰もが必ず備えるべき能力がコンピューティング思考能力です。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」と定義できます。本講義は大学の実際の1学期間の講座をそのまま再現しており、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不可欠な内容を扱っています。また、本講義を通じて、コンピュータ非専攻者や人文学的背景を持つ人々が、専門のプログラマーと円滑にコミュニケーションをとるための能力を養うことができます。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ぶべき時代においても、コンピューティング思考を通じて、より正確かつ効果的にAIへ指示を出す能力を身につけることができます。

読み、書き、計算に加え、AI時代を生きる誰もが必ず備えるべき能力がコンピューテーショナル・シンキング（計算論的思考）です。コンピューテーショナル・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」と定義できます。本講義は大学の実際の1学期間の講義をそのまま再現しており、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必須の内容を扱っています。また、本講義を通じて、コンピュータ非専攻者や人文学的背景を持つ人々が、専門のプログラマーと円滑に意思疎通を図るための能力を養うことができます。AIバイブコーディングのためにプロンプトを学ぶべき時代においても、コンピューテーショナル・シンキングを通じて、より正確かつ効果的にAIへ指示を出す能力を身につけることができます。

責任主導設計方法に代表されるオブジェクト指向設計方法を学習し、凝集度、結合度、カプセル化の観点から設計をトレードオフする方法を調べます。

API設計、CRUD実装、JWT認証といった基礎を超えて、バックエンドアーキテクチャの設計まで！ 面接で設計経験を自信を持って話せる「自分だけのバックエンドアーキテクチャ」を作るための、システムデザイン入門講座です。

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。

AI時代でも生き残るシリコンバレーのインターンシップおよび30のビッグテック・システムデザイン＆オープンソース実務貢献完成コースで、Netflix、Tesla、Meta、Tinderなどビッグテックの事例を通じて30の実践的なシステムデザインを設計・スケーリングするコースです。最後には自分だけのサービスをアーキテクチャからDB、スケーリングまで設計します。

分散データベース環境でデータモデリングをする方法を学びます。

大規模システムで活用できるキャッシュ戦略をSpring Bootで実際に構築しながら学びます。 Cache Penetration、Cache Stampede、Hot Keyといった問題状況を理解し、解決戦略を実装します。

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

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。

この講座は、スタートアップのためのデザイン思考の戦略的適用に焦点を当てています。人間中心のイノベーション手法であるデザイン思考の5段階プロセス（共感、定義、アイディア創出、プロトタイプ、テスト）を深く掘り下げ、スタートアップが直面する不確実性を管理し、市場適合性（マーケットフィット）を確保する方法を学びます。また、リーン・スタートアップやアジャイル手法との統合戦略を探求し、Airbnb、Netflix、Toss、配達の民族など、国内外の成功したスタートアップ事例を分析します。デザイン思考の財務的価値測定（ROI、KPI）や組織内への定着戦略、さらには人工知能（AI）と融合した未来のデザイン思考の展望まで幅広く扱い、実質的なビジネスイノベーション能力を強化できるよう支援します。

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

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

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。

データベース設計を概念的、論理的、物理的な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強化します。現代的な設計手法と最新のトレンドを通じて、実践的なノウハウを習得します。

設計の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の活用などを、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別の選択基準を盛り込みました。いかなる要件が来ても自信を持って設計できる、真の設計スペシャリストを目指しましょう。