サイバーセキュリティブートキャンプ
12週間(フルタイム)または24週間(パートタイム)のオンラインブートキャンプで、サイバーセキュリティの基礎から実務で役立つ手法まで体系的に学びます。日本標準時(JST)に配慮したライブ授業と演習を通じて、手を動かしながらスキルを定着させましょう。
無料相談を予約する学べること
12週間(フルタイム)で、「ちょっと興味がある」状態からサイバーセキュリティの分野で「本格的な認定」を受けられるレベルへとステップアップできるように設計された、特別にキュレーションされたカリキュラムです。
事前学習
仮想化、Kali または Parrot Linux、脆弱性のあるVMを使ってサイバーセキュリティ用のラボ環境を構築します。Linuxコマンドライン、Python、Bash、Git、ネットワーキングの基礎、バイナリ、16進数、メモリ、C言語の基礎、暗号技術、問題解決の手法を学びます。
導入と基礎
コアとなるセキュリティ原則(CIA、AAA、ゼロトラスト、多層防御)、STRIDE脅威モデリング、リスク管理、コンプライアンスフレームワーク(NIST CSF 2.0、ISO 27001、CIS Controls、GDPR、PCI-DSS、HIPAA、NDPA)を学びます。Linux、Windows、Active Directory、ネットワーキング、HTTP、API、認証、暗号技術、PKI、IAM、クラウド、コンテナ、Kubernetes、サイバーキルチェーンを探求します。
攻撃的セキュリティ(レッドチーム)
偵察、OSINT、スキャン、列挙から、エクスプロイト、権限昇格、横展開、レポート作成まで、ペネトレーションテストを習得します。フィッシング、OWASP Top 10(2025)、RESTおよびGraphQL APIのテスト、Active Directory攻撃、パスワードクラッキング、バッファオーバーフロー、Wi-Fi、クラウド、コンテナ、AIセキュリティテストを扱います。
防御的セキュリティ(ブルーチーム)
SOC運用、ロギング、SIEM(Splunk、Elastic、Microsoft Sentinel)、Sigma検知ルール、脅威ハンティング、IDS/IPS(Snort、Suricata、Zeek)、EDR/XDR、インシデント対応、デジタルフォレンジック、マルウェア解析、脅威インテリジェンス、SOAR、脆弱性管理、クラウド防御を学びます。
専門分野とキャップストーン
クラウドセキュリティ、ゼロトラスト、DevSecOps(SAST、DAST、SCA)、Terraformおよび IaC セキュリティ、シークレット管理、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティ(SBOM、SLSA)、AI・LLMセキュリティ、AIレッドチーミング、ディープフェイク、モバイル・IoT・OT/ICSセキュリティの選択科目を探求します。認定資格、バグバウンティ、ポートフォリオ、技術面接に備えます。

第0章:事前学習
事前学習は、ライブ授業が始まる前に、全員を同じスタートラインに立たせるためのものです。この講座には様々なバックグラウンドの人が集まるため、このステージでは初日に誰も置いていかれないようにすることを目指します。自分のペースで進められる自習形式で、私たちは常にそばにいて、計画を立てたり、行き詰まったときに手助けします。始めるのに経験は必要ありません。修了する頃には、コマンドラインに慣れ、簡単なコードを書き、ラボ環境を構築・稼働させ、最初の暗号を解読しているはずです。
ラボのセットアップ
- 仮想化、Kali または Parrot マシン、隔離されたラボネットワーク上の脆弱なターゲットVM
Linuxの基礎
- Linuxの操作、ファイルとパーミッション
- パイプとリダイレクト
コンピュータの仕組み
- 2進数と16進数
- データの保存方法とメモリ
- プログラム実行時に何が起きるか
PythonとBash
- 変数、ループ、関数
- ファイルの読み書き
- 退屈な作業を自動化する小さなスクリプト
- Bashの基礎
Cとメモリ
- Cの基礎とメモリのレイアウト
- メモリ安全性バグの根本原因(バッファオーバーフロー、use-after-free)
ネットワーキングの基礎
- IPアドレス、ポート、クライアント/サーバーの考え方
GitとGitHub
- バージョン管理 — 最初から作業とノートを追跡する
プロジェクト:エニグマ
- 暗号文が与えられ、古典的な暗号(シーザー暗号、ヴィジュネル暗号、換字式暗号)と好きな言語を使って解読し、隠されたメッセージを復元したうえで、その手順をレポートにまとめます
学習スケジュール
月〜金 17:30〜23:30(日本標準時/JST)※開講期により時間帯は前後する場合があります
講義セッション
17:30 - 19:00(JST)
講義セッション
19:30 - 21:00(JST)
実践セッション(ラボ)
22:00 - 23:30(JST)
私たちの方法論
オンラインライブ授業
- Code Labs Academyでは、インタラクティブなオンラインライブセッションで学習体験を高めます。インストラクターや受講生同士がリアルタイムで関わり、質問・レビュー・ディスカッションを通じて理解を深めます(日本標準時/JSTに配慮)。
セルフスタディ(自習)
- パートタイム:週9時間のライブ授業+11時間の自習(目安)で、合計週20時間程度の学習時間を確保します。
- フルタイム:週22.5時間のライブ授業+17.5時間の自習(目安)で、合計週40時間程度の集中的な学習を行います。
反転授業(フリップドクラスルーム)
- 事前にインプット(動画・教材など)を行い、クラスでは実装やディスカッションに時間を使うことで、理解を深めながら主体的に学べるように設計しています。
ガイド付き練習
- アクティブラーニング、ハンズオン演習、ポートフォリオ構築に重点を置いた没入型の学習体験を提供します。インストラクターのガイドとフィードバックで、知識をスキルとして定着させます。
必要なもの
本ブートキャンプは、コンピューターサイエンスやプログラミングの学位・職歴がなくても参加できるよう設計されています。最初の数週間で基礎から丁寧に解説し、ゼロからでも土台を築けるようサポートします。初めての方はもちろん、現職でのスキルアップやリスキリングを目的とする方も安心して参加いただけます。
- ラップトップまたはコンピューター: 必要なセキュリティツール、仮想マシン、その他のソフトウェアを問題なく実行できるデバイス。最小要件:16GB RAM、512GBストレージ(SSD推奨)、Core i5相当以上のCPU。
- 安定したインターネット接続: ライブ授業、ハンズオンラボ、課題の提出などに支障が出ない、安定したインターネット環境。
- 基本的なコンピュータの知識: コンピュータやオペレーティングシステムの基本的な仕組みを理解していること。
- 基本的なWebの知識: HTTP・HTTPS、Webブラウザなど、Webの基本的な仕組みに関する理解。
- 英語の習熟度: ブートキャンプは英語で実施されるため、技術資料を読み、インストラクターやクラスメイトとコミュニケーションが取れるB1程度の英語力が望まれます。
- 学習へのコミットメント: ライブ授業、自習、課題に毎週まとまった時間を確保し、継続的に学習を進める意欲。
あなたに合う支払い・資金サポートを見つける
費用の心配でブートキャンプへの参加をあきらめないでください。柔軟な支払いプランや資金サポートの機会を継続的に検討し、より多くの人が受講できるようにしています。
支払い・資金サポートを探す
キャリアサービスセンターのサポート内容
キャリア戦略ワークショップ
コミュニティ向けの体験型セッションです。キャリアセンターの活用方法を把握しながら、職種理解(求人の読み解き方)、自己PRの組み立て、ポートフォリオの見せ方などを実践します。
1対1キャリアコーチング(個別相談)
目標(スキルアップ/転職/社内異動/副業など)を言語化し、期限と行動に落とし込む個別セッションです。現実的な学習・応募の進め方を整理し、あなた専用のアクションプランを作成します。必要に応じて、勤務先の研修費補助や公的支援制度の活用可否の確認ポイントも一緒に整理します。
模擬インタビュー(面接対策)
自己紹介・志望動機・職務経験の棚卸しから、技術面接・課題提出・ケース面接まで幅広く練習します。伝え方(ストーリー設計)と改善ポイントをフィードバックし、本番で力を出し切るための準備を進めます。
履歴書・職務経歴書(和文/英文)と応募書類レビュー
日本の採用で重視されやすい職務経歴書の書き方と、グローバル求人向けの英文レジュメ(CV)双方に対応。応募先ごとに“刺さる要素”を整理し、採用担当者が読みやすい構成に整えます(志望動機・カバーレターが必要な場合もサポート)。
求人・インターン・プロジェクト機会のキュレーション
キャリアスペシャリストが、受講生のレベル感や目標に合う求人情報やインターン、ジュニア向けの機会を定期的に共有します。国内外の求人プラットフォーム、企業採用ページ、コミュニティ情報なども含めて、探し方の型づくりを支援します。
キャリアリソースプラットフォームへのアクセス
応募戦略のテンプレート、職種別の面接対策、ポートフォリオのチェックリスト、LinkedIn/GitHub活用のヒントなど、いつでも参照できるキャリア教材にアクセスできます。
業界トーク/ネットワーキングイベント
現役のエンジニア、デザイナー、データ系プロフェッショナルなどを招いたオンラインイベントを開催。仕事内容のリアル、選考のポイント、学びの活かし方を直接聞ける機会を提供します。
卒業生コミュニティとのネットワーキング
同期・卒業生とのつながりは、学び続けるための強い資産になります。情報交換や学習のモチベーション維持はもちろん、コラボレーションや相互レビューを通じてアウトプットの質も高められます。
なぜ Code Labs Academy を選ぶのか?
1対1キャリアコーチング
キャリア専任スタッフが個別サポート:履歴書(CV)・LinkedInの添削、模擬面接、IT業界向けの就職戦略。
ポートフォリオに使える実践プロジェクト
授業で実務に近いプロジェクトを制作し、メンターのフィードバックで磨き上げた GitHub ポートフォリオで卒業。
業界ニーズに沿ったカリキュラム
AI・サイバーセキュリティ・Web 開発の採用ニーズに合わせ、カリキュラムを四半期ごとに更新。
認定修了証
AZAV認定 Code Labs Academy 修了証を LinkedIn、履歴書、ビザ申請で活用できます。
よくある質問
Code Labs Academy 卒業生のレビューと体験談
先生たちは素晴らしく、寛容で、やる気があり、明るいです。学習プロセスはスムーズで楽しく、質問したり、参加したりするスペースがあります。しかし、最も重要なことは、プロジェクトを実現して発表することで、実践的な世界に向けて準備を整えることです。これがブートキャンプの最高で最も興味深い部分でした。

Code Labs Academy の Web 開発コースは非常に印象的で、私の人生で最高の経験の 1 つでした。 Web 開発を学ぶだけでなく、キャリアに関するアドバイスを受けて就職の準備もできるこのブートキャンプに参加することを強くお勧めします。

これは、世界中のどの生徒にもマッチする非同期コースを備えたオンライン ブート キャンプです。無事に完成した際には、最後に証明書が付いてくるのも嬉しいですね。要約すると、これは ブートキャンプはすべてが 1 つになっており、データ サイエンスを学びマスターし、成功するキャリアの準備を整えます。

データ分析の修士号を取得した後、データ サイエンスまたは分析のいずれかの分野でキャリアを追求することを目標に、この分野の知識をさらに深めるように努めました。しかし、質問に対する答えを見つけるのが難しかったため、対面のオンライン コースを探したところ、他の高価なオンライン コースとは一線を画し、手頃な価格で必要なものすべてを提供する Code Labs Academy を見つけました。 競争力のある授業にもかかわらず、インストラクターは非常に知識が豊富で、具体的なコードを使用して、複雑なアルゴリズ ...

理論と実践のバランスは完璧で、学んだことを宿題や TA によってレビューされる実際のプロジェクトに応用する機会が得られます。データ サイエンスでキャリアを始めたい人には、このブートキャンプをお勧めします。

データ サイエンスと機械学習を学ぶための最良の方法の 1 つであり、常にあなたの理解を助け、より多くのアイデアや例を提供してくれる優秀な教師です。 ML について詳しく知りたい場合は、CLA が最適です。

私はデータ サイエンスの最新テクノロジーを学ぶ新しい機会を常に探していますが、Code Labs Academy のコンテンツの質は私の期待を上回っていました。あなたがテクノロジーに情熱を持ち、努力する意欲があるのであれば、このブートキャンプは自己啓発から一流のキャリアへの扉を開くでしょう。

Web 開発ブートキャンプの一環として、それは私の期待を超えていたと言わざるを得ません。ブートキャンプは確かにインタラクティブで楽しく、有益です。メンターや裏方の方々のおかげでたくさんのことを学びました。ぜひお勧めします

2022 年に参加したサイバー セキュリティ ブートキャンプでは、IT 分野でのキャリアに方向転換するために必要な基礎的な理解とスキルを学びました。私のインストラクターは知識が豊富で、忍耐強く、いつでも喜んで助けてくれました。 コースが終了する前に、就職のオファーを受けました。現在はサイバーセキュリティとコンプライアンスの分野で働いています。このコースは、キャリア目標を追求するために必要な能力と自信を私に与えるのに役立ちました。 ベルナルダから受けたキャリア支援とサポートは素晴らしいもの ...

先生も指導者も素晴らしいです、少なくとも私が受けた指導者は素晴らしいです。モーは、これまでのどの先生よりも多くのことを私に教えてくれました。彼は物事を明確にし、あらゆる困難にもかかわらず前進し続けるよう常に励ましてくれます。

技術的な背景がない私でも、わずか数か月後には、複雑な機械モデルや深層学習モデルを理解できるだけでなく、自分で設計することもできるようになりました。テクノロジー業界でのキャリアチェンジを探していて、やる気と時間があれば、ここが最適な場所です。



