このブートキャンプで身につくこと
12週間（フルタイム）／24週間（パートタイム）で、データサイエンス＆AIの基礎（Python／SQL／統計）から、機械学習・ディープラーニング・NLPまでを実務に近い流れで学びます。分析・自動化・AI活用を業務に接続するための“使える”スキルを段階的に積み上げます。
基礎
SQL、Python、Jupyter Notebook、GitとGitHub、線形代数、確率と統計
データ分析
データ分析、データ前処理、データ可視化、探索的データ分析
従来型機械学習
機械学習の基本、教師あり・教師なし学習、モデル改善、ナイーブベイズ、SVM、ランダムフォレスト、MLパイプラインと分類
ディープラーニング
ニューラルネットワーク（実装・トラブルシュート・最適化）、CNNアーキテクチャ、オートエンコーダ、データ拡張、TensorFlow、Keras、Scikit-learn
自然言語処理
NLP、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、LSTM、アテンション、トランスフォーマーモデル、チャットボット構築のためのテキストエンコーディング
必要なもの
本ブートキャンプに参加するために、コンピューターサイエンスや関連分野の学位は必要ありません。初学者向けに設計されていますが、プログラミングやアルゴリズムのごく基本的な理解があると学習をよりスムーズに進められます。現職でデータ活用・AI活用を始めたい方のリスキリングにも適しています。
- ラップトップまたはコンピューター: 十分な処理能力を備え、Pythonや各種ライブラリなど必要なプログラムを問題なく実行できる信頼性の高いラップトップまたはデスクトップコンピューター。
- 安定したインターネット接続: ライブ授業、ハンズオン演習、クラウドサービス利用などに対応できる安定したインターネット環境。
- 基本的なコンピューターリテラシー: オペレーティングシステム、生産性ソフトウェア、インターネットブラウザなどの基本操作を問題なく行えること。
- アルゴリズムとプログラミングの基本的な知識: 変数、ループ、条件分岐などの基本的なプログラミング概念への理解があると、コース内容をよりスムーズに追うことができます。
- 英語の習熟度: ブートキャンプは英語で行われるため、技術資料を読み、ディスカッションに参加できるB1程度の英語力が望まれます。
- 学習へのコミットメント: 特に事前学習ユニット期間中に、学習とコーディング練習のための時間を確保し、しっかりと土台を作る意欲。
なぜCode Labs Academyで学ぶのか
ポートフォリオ作成
成果物で実力を示しましょう。受講中は、現実のシナリオを想定したハンズオンプロジェクトに取り組みます。修了時には、スキルを証明し、転職・キャリアアップで差がつくプロフェッショナルなポートフォリオが完成します。
ライブメンタリング
業界のプロから直接学べます。ライブメンタリングでは、プロジェクトへの個別フィードバック、学習中の相談、現場の視点をリアルタイムで得られるため、理解が深まり、自信を持って前に進めます。
学習ロードマップ
成功に向けた学習パスを、迷わず進めます。各コースは、学習目標、到達マイルストーン、プロジェクトの成果物が明確なロードマップに沿って構成されています。次に何を学ぶべきか、そしてそれがキャリアにどうつながるかが常に分かります。
