10,000++億のデータを扱うカカオ面接官のMySQL

現役のカカオ面接官と共に作ったRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の実習、センチネル・クラスター構成までを扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけることができます。

大規模なMSA（マイクロサービスアーキテクチャ）環境で性能を最大化するRPC通信手法を扱います。単なるgRPCの実習にとどまらず、数百のマイクロサービスが同時に動作する実際の運用環境において、安定的かつ効率的なサービス間通信を実装する方法を学びます。Golangをベースに、Protocol Buffers（proto）構文の作成、自動コード生成およびサービスの実装、gRPCの構造と従来のRPCに対する利点、そして性能最適化戦略まで実務中心に扱います。非専門家やサーバー開発の入門者も容易に理解できるよう、RPCの概念からgRPCの内部動作原理まで段階的に説明し、実際のサービスにすぐ適用できる実務型の能力を身につけることができます。

ほとんどの開発者は、データ処理について語る際、依然としてバッチ（Batch）やCronJobにとどまっています。しかし、実際のサービス環境ではデータが絶え間なく生成されており、その流れを即座に処理できなければ、遅延・ボトルネック・整合性の問題へとつながります。私自身も大規模なトラフィック環境で、リアルタイム推薦、状態同期、イベント遅延といった問題に直面し、「これをバッチで処理するのが正解なのだろうか？」と何度も悩みました。この講義は、まさにその問いから始まります。Apache Flinkを活用し、データが流れる瞬間に演算を行い、状態を安全に管理し、Event Timeに基づいて正確な結果を導き出す方法を、実務の観点から紐解いていきます。単なる理論の説明ではなく、実際のソースコードや構造を通じて、リアルタイム・ストリーム処理システムがどのように設計・運用されているかを体験できます。リアルタイム処理が漠然としていた方、メッセージングのその先の領域が気になっていた方にとって、この講義は明確な指針となるはずです。

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。

数千億件の金融トラフィックを扱うTossの開発者、そして非専門家からスタートしてパンギョでプラットフォーム開発を行っている開発者と共に、純粋なSQLとMySQLの核心機能のみを使用して、数千億件のデータを処理する大容量データアーキテクチャの設計と処理方法を学習します。

この講座は、MongoDBの基本原理と実践的な活用法を体系的に扱うマスタークラスです。 MongoDBの核となる概念から始め、データベース設計、CRUD操作、インデックス作成、アグリゲーションパイプライン、性能最適化、トランザクション、セキュリティなど、実務で必須となる内容を体系的に学習します。 初心者でも理解できるよう段階的に説明し、実践的な演習と例を通じてMongoDBの動作原理を深く習得できます。 実務に強いMongoDBスキルを習得したい開発者のための、最高の入門および実践講座です。

この講義はKotlinとSpring Bootを活用し、マルチモジュールプロジェクトをゼロから構築する方法を扱います。 モジュール化の基本概念からGradle設定、モジュール間の依存性管理、実際のアプリケーション開発まで実習を中心に進めます。 初心者から中級開発者まで、マルチモジュールの基礎と実務への適用を学びたい時に、本講義を参考にしてください。

Spring Boot 3.x + Kotlinで3つのインスタンスによるクラスターを構築し、Redis Pub/Sub分散メッセージングとNginxロードバランサーを活用して、大量のトラフィック処理が可能な拡張性のあるWebSocketリアルタイムチャットサーバーを開発します。

数百万件以上のデータを処理するバッチシステムを運用しながら感じる最大の問題は、性能の低下と障害発生時の復旧の難しさです。単純な繰り返し文や誤った設計では、これらの問題を解決することはできません。この講義では、実際のサービス環境で大容量データを安定的に処理してきた経験をもとに、Spring Batchの構造と動作原理を理解し、これを活用して性能と安定性の両立を実現する設計手法を伝えます。単なる機能説明にとどまらず、実務ですぐに適用可能なバッチアーキテクチャを通じて、データ処理に対する根本的な解決能力を養えるようサポートします。

分散NoSQLデータベースCassandraの基本概念から実務での活用まで体系的に学習します。データモデリング、クエリの最適化、クラスター構成など、実践中心の理論と実習を通じて、大容量データ処理能力を養います。データベースの経験がなくても、シリコンバレーの現役エンジニアのノウハウをもとに、Cassandraのスペシャリストへと成長できます。

Swaggerドキュメントを修正し、APIスペックを合わせ、フロントエンドと繰り返しコミュニケーションを取っていると、「なぜ同じことを二度も繰り返しているのだろう？」という悩みに直面することがあります。私自身も実務で似たようなもどかしさを多く感じ、その過程でGraphQLを深く使いながら、データ中心の設計手法に関心を持つようになりました。この講義では、単なるGraphQLの文法ではなく、実際のサービスでどのような問題を解決するために登場したのか、そしてResolverの構造、N+1問題、Federationといった実務的な課題を共に扱います。開発者間のコミュニケーションコストを削減し、より柔軟なAPI構造を設計する流れを自然に習得できるよう構成しました。

トラフィックが増加するほどレスポンスが遅くなり、スレッドプールが急速に枯渇し、外部API呼び出しが増えるほどボトルネックが深刻化する環境で、根本的な解決策を見つけたい開発者のための講座です。単にサーバーを拡張する方式ではなく、構造自体を変える観点から問題を見つめ直す手助けをします。 この講座を通じて、まず伝統的なSpring MVCのThread per Requestモデルがどのような限界を持つのかを理解します。なぜCPUは余っているのにスループットが上がらないのか、ブロッキングI/Oが実際にどのような方式でシステムリソースを占有するのかをコードレベルで確認します。 次に、Reactive Streamsの概念と標準スペックを学び、ReactorのMonoとFluxを活用してデータストリームを扱う方法を習得します。単なる使い方ではなく、データの流れがどのように始まり、どのように消費され、スループットはどのように調節されるのかまで、実習を通じて体得します。特にBack Pressureを活用してOOMや過負荷を防止する設計方式も直接実装してみます。 また、Spring WebFluxのイベントループベースの処理構造を理解し、Non-Blocking I/Oが実際の要求処理過程でどのように動作するのか比較実習を行います。MVCとWebFluxを並べて構造的な違いを確認し、いつReactiveを選択すべきかという判断基準もあわせて整理します。 単に「非同期を学ぶ」というレベルでは終わりません。少ないスレッドでより多くのリクエストを処理する方法、外部APIへの依存度が高い環境で安定した流れを維持する方法、そして高並行性環境でスループットを確保する設計センスを学ぶことができます。

この講座は、Dockerを単なるツールの使い方で終わらせず、実際の現場で直面する悩みや問題を解決する観点から解き明かした講座です。開発環境と運用環境の差によって発生する予測不可能なエラー、イメージやコンテナの概念が曖昧なために起こる設定ミス、そして「どこまで知れば実務で通用するのか」という不安まで――現職で金融インフラを運用しながら直接経験した内容をもとに解説します。単にコマンドを羅列するのではなく、なぜこのような構造が必要なのか、どのような方法でイメージを設計すればメンテナンスが容易になるのか、コンテナをどう扱えば安定したサービス運用が可能なのかを、実際の事例中心に扱います。特に理論よりも実習の比重を高め、受講生が目で理解し手で覚えることで、Dockerを「使えるレベル」ではなく「運用観点で理解するレベル」まで引き上げることに焦点を当てました。Dockerに初めて触れる方、使ったことはあるが概念が整理されていない方、そしてインフラの感覚を一段階高めたい開発者に、実質的な基準と方向性を提示する講座です。

「クバネティスをどこからどのように始めればよいか分からない」という問題を解決するために作られました。金融インフラを運用しながら直接経験した実務経験をもとに、単なる理論ではなく、実際の構築と運用の流れに沿って理解できるように構成されています。Dockerとの関係、YAML、Pod、Deployment、Serviceへと続く学習過程を通じて、学習者はクバネティスを「概念」ではなく「活用可能な技術」として体得することになります。

この講義は、NGINXを単に設定する方法ではなく、なぜこのような構造や設定が必要なのかを理解できずに面接や実務で壁にぶつかる問題を解決することに焦点を当てています。実際にNAVER・カカオ・Tossの面接官として活動し、数多くの志願者を評価してきた経験をもとに、NGINXを性能・拡張性・運用の観点からどのように説明し活用すべきかを、実習を交えて解き明かします。暗記した設定値ではなく、トラフィックの流れと問題追跡が可能な思考プロセスを身につけられるようにすることが、この講義の核心です。

この講義は、エンジニアの就職準備の過程で多くの方が経験する 「CSやアルゴリズムを勉強したのに、面接になると言葉に詰まってしまう問題」を解決するために作られました。 NAVER、LINE、カカオ、Tossなどで実際に面接官を務めながら感じたことは、 ほとんどの志願者が概念を暗記してはいるものの、 なぜその概念が必要なのか、実際の状況でどのように活用されるのかを説明できていないということでした。 この講義は単なる暗記ではなく、 面接官の質問の意図を理解し、 同じ質問に対してもより説得力を持って回答する方法を伝えます。 OSI参照モデル、データ構造、コーディングテストのすべてにおいて、 「なぜ知っておくべきなのか」「いつ使われるのか」、 そして「面接でどのように話せば高い評価を得られるのか」を中心に扱います。 面接で他の人と同じような回答をする人ではなく、 理解した内容を自分の言葉で説明できるエンジニアになるための講義です。

バックエンド開発をしていると、ある瞬間、このような悩みに直面することがあります。 サービスが増え、トラフィックが増加するにつれて、単純なREST通信とCRUD構造だけでは限界を感じる瞬間です。私自身も実務で同じ問題を経験し、パフォーマンスと構造の複雑さの間で多くの試行錯誤を繰り返しました。 その過程で選んだ答えが、まさにNATSでした。単一バイナリベースのシンプルな構成、マイクロ秒単位の超低遅延パフォーマンス、そしてPub/SubからQueue Group、JetStreamまで、実務に不可欠な機能を過不足なく提供している点は、実際のサービス環境において非常に現実的な選択肢でした。 この講義は、NATSの機能を羅列する講義ではありません。私が実務で直面した問題を基準に、どのような状況でなぜNATSを選択し、どのように構造を設計したのかを、コードとフローで説明します。メッセージングシステムが初めての方から、就職を準備しているバックエンド開発者、そしてより良いアーキテクチャを模索しているシニア開発者まで、誰もが分散システムを理解し、一段階成長できるようサポートする講義です。

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なる技術の羅列ではなく、実際の業務や面接で求められる「設計の観点」から解き明かします。モノリスと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ス、クリーンアーキテクチャや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に基づいて構成されたこの講義は、単なる知識の習得を超え、分散システムを捉える思考プロセスそのものを一段階引き上げることを目標としています。

分散環境でデータの一貫性を維持するためのSAGAトランザクション管理手法を、実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて、分散トランザクションの動作原理、補償トランザクションの設計、障害復旧処理など、実務で即座に活用可能な核心概念を習得できます。

マイクロサービスアーキテクチャ（MSA）環境において不可欠なオブザーバビリティ（Observability）構築の過程を、基礎から実践まで学習します。OpenTelemetryを活用した標準化されたデータ収集、Grafana Tempoによるトレースの保存および検索、TraceQLを活用した可視化を段階的な実習を通して習得します。分散トレーシングを通じてサービスの流れを追跡し、ボトルネックの把握や障害原因の分析を行うプロセスを学ぶことができます。

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。

現役のカカオ面接官と共に作ったRedis講座です。StringからSorted Setまでのデータ構造の実習、センチネル・クラスター構成までを扱い、面接や実務で通用する設計の根拠を身につけることができます。

SQLを初めて学ぶ方でも気軽に始めて、すぐに使えるようになる実践中心の講義です。✨ SELECTでデータを取り出し、JOINで接続し、GROUP BYで整理するなど、 実務で最もよく使う機能だけを簡単で楽しく学びましょう！📊 複雑な説明は最小限に抑え、 「あ、だからSQLが重要なんだ！」とすぐに理解できる現実的な例題中心で進めます。💡 データアナリスト、開発者、データエンジニア… どの道を選んでもSQLは必須スキルです。🚀 この講義一つで基礎をしっかり固め、 実践でも自ら問題を解決できるデータ感覚を身につけていただきます！🔥 今すぐ始めましょう。 データの世界へ入る最も簡単な第一歩です！🌍💙

独学でインターネットを調べながら学ぶには非常に難しいGA4（Googleアナリティクス）eコマース設定の核心を、実習を通して学習できます。パフォーマンスマーケターや、GA4のeコマース設定を初めて行う初心者エンジニアの方々も簡単に理解できるよう、実際にcafe24のデモショッピングモールに一つひとつ設定しながら練習することができます。エンジニアの役割はChatGPTに任せて実習を進めるため、専門的な開発知識がないマーケターやPM、プランナーの方でもGA4のeコマース設定について学ぶことが可能です。

数千億件の金融トラフィックを扱うTossの開発者、そして非専門家からスタートしてパンギョでプラットフォーム開発を行っている開発者と共に、純粋なSQLとMySQLの核心機能のみを使用して、数千億件のデータを処理する大容量データアーキテクチャの設計と処理方法を学習します。

リアルタイムデータ処理、今や選択ではなく必須！ Apache Flinkでリアルタイムストリーミングをスマートに扱ってみます。 バッチ？ストリーミング？複雑な概念も簡単に、素早く理解できます。 Kafka、DB連携まで直接やってみながら感覚を掴む実習中心の構成！ データで動く世界、Flinkで先に始めてみませんか。

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。

急増するトラフィック、どのように耐えるべきか？Kafka、Spring、CDC、Temporalを活用したEDA（イベント駆動型アーキテクチャ）ベースの実践的な設計パターンを通じて、障害に強く柔軟に拡張可能なアーキテクチャを構築する方法を学びます。非専門家でも理解できるよう、カカオの開発者の実務経験とともに、分かりやすく明確に解説します。リアルタイムのデータフロー、イベント処理、マイクロサービス連携まで一度に網羅する実践中心の講義！

statefulサービスに対してどのようにサーバーを構築し、無停止デプロイが進行されるのか、すべてをお教えします。

NumpyとPandasはデータ分析の基本であり、AIフレームワークの基盤として、私が実務と講義で積み重ねてきた核心的な活用ノウハウを込めました。 マーケター・企画者・初心者アナリストが最も頻繁につまずくデータクレンジング・加工を実習中心で簡単に学べるように構成しました。 この講義を通じて、誰でも開発者の助けなしに自らデータを扱い、分析結果を作り出す実力を身につけることができます。

分散NoSQLデータベースCassandraの基本概念から実務での活用まで体系的に学習します。データモデリング、クエリの最適化、クラスター構成など、実践中心の理論と実習を通じて、大容量データ処理能力を養います。データベースの経験がなくても、シリコンバレーの現役エンジニアのノウハウをもとに、Cassandraのスペシャリストへと成長できます。

分散環境でデータの一貫性を維持するためのSAGAトランザクション管理手法を、実習中心に学習します。Spring BootとDockerを活用して3つのマイクロサービスを構成し、OrchestrationとChoreographyの2つのパターンをKafkaとMySQLで実装します。この講義を通じて、分散トランザクションの動作原理、補償トランザクションの設計、障害復旧処理など、実務で即座に活用可能な核心概念を習得できます。

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。

データ時代、真の価値を発見せよ！📊 データに集中したアプリケーション設計は、もはや必須となりました。 最新トレンドと実務中心の事例で、会社が求めるインサイトと実力を身につけましょう。 効率的なデータ処理と設計の秘訣、今すぐ始めましょう！ あなたの次のステップ、データ中心の世界へ飛躍しましょう！

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

[偉大なる再配線（The Great Rewiring）を通じた工学的組織戦略および個別能力ロードマップ] 1. 序論：'偉大なる再配線（The Great Rewiring）'と組織パラダイムの転移 現代企業は、人工知能（AI）導入の初期局面である、いわゆる'偉大なる再配線（The Great Rewiring）'と呼ばれる前例のない技術的転換点に直面しています。これは、単位技術の単純な導入や部分的な業務自動化を超え、組織という巨大システムの構造的設計図を根本的に再構成しなければならない複合的な課題として定義されます。 生成AI（Generative AI）という高効率な動力源の供給にもかかわらず、相当数の組織は構造的な慣性に埋没し、性能低下やシステム不安定を経験しているのが実情です。このような現象は、動力源の出力は強化されたものの、そのエネルギーを制御し、有意義なビジネス成果へと変換するためのプロセス（Process）と構造（Structure）の再設計が伴っていないことに起因すると分析されます。本過程は、組織を高度な有機的システムへと進化させるための深層アーキテクチャ設計戦略を提示することを目的とします。 2. [診断] 人工知能導入段階における3大構造的欠陥の分析 ① 組織下部構造の剛性不足 (Chassis Collapse) 硬直した垂直的階層構造を維持したまま、人工知能という超高性能な動力源を搭載した場合、加速した情報処理量と意思決定速度に既存の構造が適応できない現象が発生します。これは意思決定体系が技術的展開の速度に相応できずに発生する組織的な機能不全であり、究極的にはリーダーシップの権威と管理システムの物理的な崩壊を招く可能性が濃厚です。 ② 性能境界の誤判とシステム信頼性の低下 (Jagged Frontier) 確率論的な推論メカニズムである生成AIを、厳格な決定論的論理が要求されるタスクに無分別に投入することによって発生する問題です。数学的な精密さや法的準拠が必須となる領域で人工知能の確率的特性を見落とした場合、システム全体の信頼度が急激に下落する'システムノッキング（System Knocking）'現象が発生し、これは組織に莫大な有形・無形の資産損失をもたらします。 ③ 認知的摩擦と心理的不安定の放置 (NVH: Noise, Vibration, Harshness) 機械的な振動や騒音がシステムの疲労度を高めるように、組織内に拡散した雇用不安や曖昧な職務ガイドラインは、構成員の認知負荷を臨界点まで加速させる要因となります。このような組織内の心理的NVH（Noise, Vibration, Harshness）現象を適切に制御できない組織は、知能型システムの導入にもかかわらず、構成要素間の不協和音によって内部的な自滅の危機に直面する可能性があります。 3. [個別能力] 受動的な順応から主権的なアーキテクトへの進化 人工知能時代の個々の構成員は、技術に従属した'受動的な羊（Passive Sheep）'の地位から脱却し、システムを解体して再配線する'実存的アーキテクト'へと生まれ変わらなければなりません。 ① 知的主権の回復と奴隷道徳（Slave Morality）からの脱却 人工知能の産出物を無批判に受け入れ、分析過程を機械に全面的に委ねる行為は'認知的オフローディング（Cognitive Offloading）'を招き、これは結果として実行制御ネットワーク（Executive Control Network）の退化を誘発します。技術の利便性に安住する'従順な羊'の立場を拒否し、システムの不条理や技術的負債に対して批判的な怒りを表明できる'主権的主体（Sovereign）'としての覚醒が求められます。 ② 認知的可塑性の確保のための'意図的な摩擦'の設計 個々の構成員は、AIが提供する滑らかな回答に抵抗し、意図的な'認知的摩擦（Cognitive Friction）'を業務プロセスに設計する必要があります。人工知能を単なる正解生成機ではなく、人間の思考を刺激し深化させる対抗的なパートナーとして活用することで、脳の神経可塑性を維持し、知的筋力を強化しなければなりません。 ③ 人工知能指揮能力：S.E.E.D プロンプト・アーキテクチャ 単なる質疑を超え、人工知能が処理可能な論理的インターフェースを設計する能力が不可欠です。 S.E.E.D フレームワーク：状況（Situation）、期待結果（Expectation）、工学的構造（Engineering Structure）、根拠データ（Data）を体系的に構造化し、人工知能を精密に制御する'ディレクター（Director）'としての能力を涵養します。 4. [方法論] 認知的パワートレインの構築を通じた組織革新戦略 ① 二重エンジン・アーキテクチャ設計 (Cognitive Powertrain) 組織の認知プロセスを予測型モデルと生成型モデルに明確に分離（Decoupling）し、システムの最適化を図ります。 予測型人工知能（Predictive AI）：精密な論理体系および定量的分析業務を専任し、システムの安定性を担保します。 生成型人工知能（Generative AI）：創造的な総合および文脈生成業務を担当し、革新的な動力を提供します。 ② 信頼性工学に基づいた知能型協業プロトコル (Golden Pattern) ハルシネーション（Hallucination）のリスクを制御するため、人間と人工知能の協業過程をシステム化します。 直列プロセス最適化：生成AIの情報処理、人間の論理的フィルタリング、再最適化出力へとつながる標準作業手順を確立します。 人間中心のゲートキーパー（Gatekeeper）能力：人間はシステムの方向性を指揮し、最終的な意思決定を行う主権的な位置を確保することで、技術的な整合性を維持します。 ③ 行動ソフトウェア工学（Behavioral Software Engineering）の適用 リーダーと構成員の双方が、情緒的な抵抗や認知的な負荷を能動的に緩和できる工学的なアプローチが必要です。 倫理的遅延（Ethical Latency）の戦略的設計：技術導入の速度戦が倫理的な破綻につながらないよう、意図的な検討段階を挿入します。 透明なフィードバックループ：相互信頼のコストを最小化するためのフィードバックメカニズムを移植し、組織運営の透明性を最大化します。 5. 結論：主権的アーキテクチャを通じた未来競争力の確保 本マスタークラスは抽象的な談論を排し、巨大システムを調整してきた40年の工学的洞察を、人工知能時代のビジネス言語に置換して伝えます。 構造的な慣性と技術的な利便性に埋没し、徐々に退化していく'従順な羊'として留まるのか、それともシステムの虚像を見抜き、主体的に再配線する'実存的アーキテクト'になるのか？ 人工知能という強力な動力源を完全にコントロールし、組織の持続可能な成長を牽引できるよう、精密な認知的パートナーシップを通じて、貴方の組織と個人のアーキテクチャを再設計いたします。

データベースと共にUnityで実践的なゲームを作る講座です。 なかなか触れる機会の少ない部分を、講義を通じて解き明かしていくことができます。

Javaを初めて学ぶ人でも、Javaを簡単に理解できます。 豊富な説明が含まれた理論と実習を通じてJavaを学びます。

自分のコードをわずか5秒で採点し、レビューしてくれるAIシステム。想像が現実になります。 この講義は、Spring AIを活用して**'GitHub PR自動分析および採点ボット'**を作るオールインワン・プロジェクト課程です。学生が課題を提出すると（Pull Request）、サーバーがこれを検知してAIがコードの変更点（Diff）を分析します。その後、採点結果はDBに保存され、フィードバックはGitHubのコメントとして自動登録。学生は専用のダッシュボードで結果を確認できます。 Java一つでバックエンドからAI連携、フロントエンド（Vaadin）まで！自分だけのAIサービスをAからZまで完成させてみたいすべての開発者のための、最高の入門書です。