コーディングテスト合格者になる ― Python編

情報処理技師実技、一発合格！コードと理論、要点だけをピンポイントでお教えします。 過去問を完璧に攻略！体系的な講義で合格への扉を開きましょう。 🏆 2024 インフラン ルーキー新人賞 🏆 2025 受講生Pick賞 受賞

プログラミングが初めての人向けのPython講座！Python Instituteが提示するカリキュラムを基にPython資格(PCEP, PCAP)の準備もOK！PythonでChatGPTを活用する方法はおまけ！

コパイロット (copilot) と一緒に開発に入門してみましょう。 AIと一緒なら小学生でもついていけます！

Pythonを学習された方は、これを利用して簡単な問題解決能力、入力に対する出力値の分析、要求事項分析能力を習得できるCos Pro 2級の問題を解くことで、Pythonの活用能力向上と資格取得ができる講座です。

平凡な開発者ポートフォリオでは合格は難しい！ 実際にカカオ、サムスン電子、NAVERなどのIT大手に内定したポートフォリオの秘訣を大公開！

講義名：ビッグデータ分析技師 実技合格コードブック ビッグデータ分析技師の実技試験を準備する受験生のための、実践中心の資格試験対策講義です。 従来の講義で、膨大な理論や試験に直接必要ではない内容まで学習しなければならない負担を軽減するため、実際の試験問題を解くのに必要な核心概念とコードだけを厳選して構成しました。 全23講で構成され、Pythonの基礎から、作業型第1類型（データ処理）、第2類型（機械学習）、第3類型（統計分析）まで、段階的に学習します。 単に完成したコードを見せるのではなく、コードの役割や記述する理由を説明し、受講生が実際に手を動かしながら問題解決能力を身につけられるように制作しました。 主な講義構成 試験に必要なPythonおよびpandasの核心基礎 作業型第1類型のデータ処理および実践問題の解法 作業型第2類型のデータ前処理、機械学習モデリングおよび予測結果の提出 作業型第3類型の統計検定および回帰分析 各回の実践問題の解法およびコードの復習 試験体験環境の活用方法と試験直前の最終整理 提供される学習資料 核心概念と解法コードをまとめた電子書籍 実際に実行しながら学習できるPython実習ファイル 各回の問題および解説資料 試験前の最終整理資料 この講義の核心的な目標は、受講生が不要な学習に時間を浪費せず、試験会場で自らコードを記述して問題を解決できるようサポートすることです。 Pythonの基礎に不安がある受験生も順番に学習できるよう構成しており、核心コードの学習から実践問題の解法まで、一度に準備できる講義です。

「問題の解法はたくさんあるのに、なぜ本番の面接では行き詰まるのでしょうか？」 この講座は、シリコンバレーで活躍中の現役エンジニアが直接伝えるコーディングインタビュー生存戦略を収めています。 実戦でよく出題される問題を中心に、単なる解答ではなく思考プロセスをどのように言葉で説明するか、面接官の視点からどう見えるかまで解説します。 中級以上の開発者を対象に、実戦インタビューに最適化されたカリキュラムで構成されています。 コーディングテストと技術面接を準備中なら、今すぐこの講座で実戦感覚と自信をすべて手に入れましょう。

この過程は、非開発職の事務員がコーディングそのものを学ぶのではなく、AIエージェントを活用して業務上の問題を自ら解決する能力を養うことに焦点を当てた教育です。従来は問題が発生した際、IT部門や外部委託に依存しなければなりませんでした。しかし、現在はAIと共に設計し、即座にプロトタイプを作成して業務自動化を実現できる時代です。そのために核心的に求められる能力は、問題の定義、AIとの協業を通じた解決戦略の樹立、そして必要なツールを自ら制作する能力です。特にCodex CLIを活用すれば、既存のChatGPTユーザーなら追加費用なしで即座にエージェンティック・コーディングを実習できるため、非開発者でも素早く実戦経験を積むことができます。 カリキュラムは、AIエージェント時代の変化の理解から、開発の基礎、ターミナルの活用、Codex CLIベースのエージェンティック・コーディング、問題の構造化、Djangoウェブアプリ開発、そして実際の業務自動化アプリ制作まで、段階的に構成されています。学習者はTo-Do、チェックリスト、スケジュール管理、議事録、要約ツールなど、実務に即座に適用可能なアプリケーションを自ら作りながら、反復業務の自動化能力を確保できます。全過程は短い単位で構成されたモジュール型のマイクロラーニング方式で設計されており、必要な内容を素早く学習し、業務中でも即座に再活用できるように構成されています。

この講義が特別な理由：主要なメリット • 直感的な視覚化：Pygame 2Dシミュレーションでアルゴリズムの動作をリアルタイムで直接確認 • 実践的な実装経験：理論を超えて直接コーディングしながら自律走行アルゴリズムを体得 • 主要アルゴリズムのマスター：ダイクストラ、ピュアパス追従、ICPなど必須アルゴリズムを集中学習 • 段階的な深掘り学習：基礎からSLAMまで体系的な難易度構成 • LidarベースのSLAM：未知の環境でのマップ構築と位置推定の実習

本講座は、プログラミング経験が全くない方を対象に設計されており、人気のプログラミング言語であるPythonをゼロから学べるようにサポートします。 Pythonは文法がシンプルで読みやすいため、初心者が学ぶのに最も適した言語の一つです。 ウェブ開発、データ分析、人工知能、機械学習、業務自動化など、様々な分野で活用されており、将来性が非常に期待できる技術です。 この講座では、変数、データ型、条件分岐、繰り返し、関数、リスト、辞書など、Pythonの基礎概念を実習を通して体系的に習得できます。 また、実際のアプリケーションやツールを自分で作ってみることで、実践的な技術も学ぶことができます。 プログラミングに苦手意識がある方でも簡単についていけるように、丁寧で分かりやすい説明と豊富な例題、練習問題を提供します。 自分でコードを書いてテストすることで自然に理解を深め、飽きずに学習を続けることができます。 この講座を修了すれば、簡単なプログラムを自分で書けるようになり、Pythonを活用して様々な問題を解決できる自信もつきます。 今こそ、キャリアアップやキャリアチェンジのための第一歩としてPythonを始めるのに最適な時期です。

本講義では、大学1年生レベルの微積分学の講義を行います。 特に一変数関数の積分について集中的に扱い、様々な積分法や技術的なアプローチを習得することができます。 積分の応用事例として、体積や表面積などの問題を扱います。 数値積分の手法をPythonコーディングを用いて学習します。

AIが書いたコードを、それが何なのかも分からないまま使っていませんか。単に動作することが重要なのではなく、性能よく作らなければならないのに、「なぜこのように実装したのですか」と聞かれると、答えに詰まってしまいます。そのもどかしさの正体は、CSの基礎知識がなく、GPUの動作原理を理解していないことにあります。この講義を通じて、CPUとGPUに適用されている原理と関連するCSの知識を身につけ、AIをコントロールしながら、AIにうまく仕事をさせられる人になりましょう。また、会社で働く際や就職・転職において、AIに取って代わられることなく、より高い年収を得られるようになります。

このコースはプログラミング経験がほとんどない学生を対象としており、問題解決におけるコンピュータの役割を理解することに重点を置いています。学生はPython 3プログラミング言語を使用して、簡単なプログラムを作成する自信を養うことができます。

■ Pythonの核心文法だけを厳選し、短時間で整理いたします。 ■ データ型・条件文・繰り返し文・関数など、必須の内容だけを素早く学習します。 ■ "Pythonらしい"文法感覚を短期間で掴みたい方にぴったりです。 ■ 社会人・就活生・非専攻者も無理なくついてこられるように構成しました。 ■ 素早く習得してすぐに活用できる実践型Python入門講座です。

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就職活動を頑張っているけれど、なかなか上手くいきませんか？非専攻の文系で、スクール修了生である私が、数ヶ月間実際にぶつかりながら就職の門をこじ開けた「内定が取れるポートフォリオ」をお教えします。

この講座はコーディネーション講座です。コーディネーションとは、設計・開発に突入する前に要件を適用したコンセプト戦略を立て、プロトタイプ型の企画案を作成する作業のことです。PLを目指すウェブプランナーに適した講座です。

- 私は4年目のAIスタートアップを運営しているResearch Engineer/AI PMです。 - この動画は人工知能を「今」、「2026年」に勉強を始めようとする方々のための講義です。 - 大学生の友人たちを見ていると、人工知能をどのように始めればいいのか見当もつかない友人が多いです。 - この講義を聞いた後、人工知能の勉強を始められるようになれば嬉しいです。 - ちなみに、この講義は「自分の業務にAI活用」または「GPTを利用した収益化方法の始め方」といった講義ではありません。 - 学生、大学院生、または開発者の方々が人工知能を勉強したい時、どのように始めればいいのかについての動画です。