AI時代でも生き残るエンジニアの条件、米国ビッグテックのシステムデザイン、アルゴリズム思考、オープンソース実務の完成

この講義では、Threadsのフィード、Amazonのショッピングカート、NetflixのストリーミングUI、Google Docsの共同編集、Micro Frontend、Agentic UI、Observabilityといった実際のサービス事例を通じて、フロントエンドのシステムデザインの思考プロセスを訓練します。

講義では、Claude Codeのアーキテクチャを通じて、なぜモデルよりもハーネスが重要なのかを説明します。そして、Context Harness、Permission Harness、Verification Harness、Tool Harness、Subagent & Worktree Harness、Debugging Harnessという6つの構造でClaude Codeの作業システムを設計する方法を扱います。その後、CLAUDE.md、セッション管理、大規模なコードベースの制御、worktreeの並列運用、エラーログの分析、環境変数および設定スコープの問題の追跡まで繋げながら、実際のバックエンド・DevOpsの実務でClaude Codeを使い続けるための基準を提示します。

Xcode & ARC メモリ管理、 Swift 基礎(let/var·Optional) · 純粋関数·クロージャ · 高階関数(map/filter/reduce) 活用、 Playground 実習環境構築を一度に習得します。

RabbitMQ, Kafka, RedisとPython Flaskを統合し、大規模トラフィック処理とリアルタイムストリーミングを実践プロジェクトで学ぶ講座です。

米国ビッグテックのアルゴリズムコーディングインタビュー方式を採用して面接に備え、差別化戦略を通じて実装します。

Docker + ollama + R2Rフレームワークを利用して、実習2時間でローカルLLM with RAGベースのQ&Aシステムを構築します。 (社内/インハウスQ&Aシステム、個人ポートフォリオ、AI活用業務能力、商用サービスまで可能です)

代表的な並行性問題である競合状態（Race Condition）をテーマに学習します。 並行性問題を発生させる単一サーバー環境と分散環境を比較しながら実習します。 トランザクション境界と分離レベルを理解できます。 楽観的ロック、悲観的ロック、分散ロックの違いを学ぶことができます。

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。

この講義は、マイクロサービスアーキテクチャと分散環境を単純な技術の羅列ではなく、実際の実務と面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリシックとMSAの違いから出発し、段階的な移行戦略、モジュール化されたモノリシック、クリーンアーキテクチャとヘキサゴナルアーキテクチャまで段階的に扱い、各選択がなぜ必要なのか、それに伴うトレードオフを明確に説明します。また、実習を通じて構造の意図を直接確認し、分散環境で必然的に直面するデータ整合性、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問題を現実的なシナリオで学習できます。カカオの面接官の実際の質問と観点をもとに構成されたこの講義は、単純な知識習得を超えて、分散システムを見る思考方式そのものを一段階引き上げることを目標としています。

Oracle DB アーキテクチャの内部メカニズムを理解し、パフォーマンスチューニングとパフォーマンス分析の専門家として成長できるための重要なガイドを提供します。

シリコンバレーのエンジニアが教えるソフトウェアシステムデザインの講義では、大規模システムの設計原則とアーキテクチャパターンを学び、安定性と拡張性に優れたソフトウェアソリューションを構築する方法を学びます。また、実務事例を通じて、パフォーマンスの最適化と障害対応戦略についても学びます。

この講義は、データベースを初めて学ぶ方でも簡単に理解できるよう、MySQLの基礎から実務での活用まで段階的に説明します。 講義では単なる理論の説明にとどまらず、実際に直面することの多い問題状況を中心に、どのようにSQLを記述しデータを扱うのか、実習を通じて解決方法をお教えします。 DBMSの概念からMySQLのインストール、SQLの基本文法、データ操作、関数の活用まで、全過程を体系的に学習できるよう構成されています。 特に、繰り返しの実習を通じて「なぜこのように書くのか」を理解し、自らクエリを作成できる能力を養うことを目標としています。

この講義は、LLMとGPTの基本概念を誰でも理解できるように分かりやすく解説します。 受講生はGPT APIを直接活用してチャットボットを作成し、Streamlitを使ってウェブ上で実行することができます。 基礎から実習までを経験しながら、AI活用の第一歩を確実に踏み出すことができます。

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。

今でも直接コーディングしていますか? もうバイブコーディングも面倒な時代! コーディングなしでn8nによるAI自動化の専門家になってみませんか。 実務にすぐ適用可能な自動化ワークフロー設計ガイド 業務効率を最大化する実践中心の自動化戦略。 n8nで直感的なワークフローを構築し、業務革新を体験してみてください

毎日2,500銘柄、いつまで自分でチェックし続けますか？ 大引け後に急騰株を探してネイバー証券を漁り、 ニュースを読みながら好材料か悪材料かを判断し、 外国人・機関投資家の需給を一つ一つ確認し、 チャートを開いてパターンを分析する…。 これを毎日繰り返していませんか？ 私もそうでした。 仕事が終わってから2〜3時間を銘柄分析に費やし、それでも見逃す銘柄の方が多かったです。 KOSPIとKOSDAQを合わせれば2,500銘柄を超えますが、人間が毎日すべてを見ることは不可能ですから。 --- だから、システムを作りました 毎日大引け後に、自動で2,500銘柄を分析するシステムを作りました。 - 株価、需給、ニュースを自動で収集し - AI（Gemini）がニュースを読んで好材料・悪材料を判別し - 6つのファクターで15点満点のスコアを付け - 基準をクリアした銘柄だけを選別して、エントリー価格・損切り価格・利確価格まで計算し - テレグラムで通知を送ってくれます 私は仕事の後にスマホを確認するだけで済みます。 さらに、毎週土曜日になるとシステムが自ら先週の成果を分析し、 損切りライン、利確ライン、保有期間を自動で調整します。 システムが勝手に学習し、改善されていく構造です。 --- ですが、私は開発者ではありません このシステムのコードを私が直接書いたわけではありません。 すべてAIに言葉で指示しました。 「今日5%以上上昇した銘柄の中で、売買代金が500億ウォンを超えるものだけを抽出して」 「このニュース3つをGeminiに送って、好材料かどうか判断させて」 「毎日午後4時に自動で実行されるようにスケジューラーを作って」 こう言えば、AI（Claude）がコードを作ってくれます。 これが「バイブコーディング（Vibe Coding）」です。 --- この講義で、全く同じシステムを作ります 58回の講義を通じて、私が実際に毎日使用しているシステムを最初から最後まで一緒に作ります。 データ収集から始まり、 AIニュース分析、スコアリングエンジン、シグナル生成、 Flask APIサーバー、Next.jsウェブダッシュボード、 テレグラム自動通知、そして自己学習システムまで。 Jupyter Notebookが成果物ではありません。 実際に毎日稼働するウェブダッシュボードとテレグラム通知が成果物です。 コーディングを知らなくても大丈夫です。 毎回の講義でClaudeにどう伝えればいいかをお見せします。 皆さんがそれを真似すれば、同じ結果が得られます。 --- こんな方におすすめです - 毎日銘柄を分析する時間が足りない会社員投資家 - 自動化システムを持ちたいが、コーディングがわからない方 - クオンツ/システムトレードに興味があるが、どこから始めればいいかわからない方 - AIを実戦で活用する方法が知りたい方 --- ⚠️ この講義は投資収益を保証するものではありません。 株式分析ツールを自作してみるプログラミング講義です。 実際の投資判断は受講生本人の責任となります。

ChatGPTとPythonを活用してコイン売買シグナルを無限に自動生成し、これをバックテスティング及び検証する過程を実習を通じて直接実装することができます。 また、AIが自動生成したすべての戦略を組み合わせて一つの戦略を作り、これを活用して実際の売買に適用する方法を学ぶことができます。

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。

データベース設計基礎編に続く2番目の講義です。 実戦プロジェクトを対象に、最初から最後まで作ってみる実戦中心の授業であり、講義内容をすべて理解したら自由自在にデータベース設計をする能力を備えることができます。

万世暦、占星術、紫微斗数、姓名学、MBTIを統合した四柱推命分析AIエージェントを、n8nワークフローとPythonアルゴリズムで構築します。13の専門エージェントが協業し、商用レベルの四柱推命レポートを生成する実サービスシステムを最初から最後まで完成させます。

生成AIの基礎活用法から自動化および実務用カスタムAIチャットボット制作まで、すべてのプロセスを一度に学習することができます。

業務効率と創造性の革新 – Agentic AI AIは今、単なる自動化を超え、自ら判断し実行する新たな段階へと進化しています。Agentic AIはこうした変化の中心にあり、ビジネスや組織がよりスマートに動けるよう支援する核心技術です。本コースでは、Agentic AIがいかに意思決定と実行を繋ぎ、実務に適用できるのかを、明確かつ分かりやすく解説します。未来に備えるすべての実務家にとって不可欠な知識を、今すぐ手に入れてください。

まだ M365 Copilotを「手伝うツール」だとばかり思っていませんか？ これからは M365 Copilotを「直接作る時代」です。 「Microsoft 365 Copilot、使ってみましたか？」 会議の要約、ドキュメント作成、メール整理…便利ではありますが、はたしてこれだけでAIが本当に「あなたに代わって仕事をしている」と言えるでしょうか？ いまだに人がプロセスを設計し、ファイルを移動し、ボタンを押さなければならないのであれば、AIはまだアシスタントに過ぎません。 M365 Copilotユーザーから脱却し、M365 Copilotを「直接作る人」になる方法。 Copilot StudioとAzure AIの強力な機能(AI Foundry, AI Search, Speech, Custom Modelsなど)を組み合わせて、あなただけの「実行型Copilot」を設計し展開する方法をお伝えします。

単なるCRUDレベルのデータベース利用を超え、AI時代に必要な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開発経験をもとに、JSON、インデックス、トランザクション、さらにはpgvectorまで、実際のサービスでどのように設計し活用するの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の問題を解決する方法を身につけることができます。

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