学べること
12週間（フルタイム）で、「ちょっと興味がある」状態からデータサイエンス、データ分析、AI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。
データ分析と前処理の習得
データ分析の強固な基礎を築きます。実データセットを取得、探索、クリーニング、準備します。Pandasを使って欠損値、外れ値、不均衡データ、カテゴリ特徴量を処理し、統計分析を適用し、可視化を作成して、生データを分析可能な状態へと変換します。
インテリジェントな機械学習モデルの構築
データセットの準備から、予測モデルの学習、評価、最適化まで、機械学習の一連のワークフローを学びます。教師あり学習・教師なし学習のアルゴリズムを実装し、業界標準の評価指標を使って比較し、交差検証、ハイパーパラメータチューニング、モデル選択によって精度を高めます。
ディープラーニングとAIソリューションの開発
モダンなニューラルネットワークがどのようにAIを支えているかを発見します。人工ニューラルネットワークの基礎から始め、PyTorchでディープラーニングモデルを構築しながら、最適化、正則化、データ拡張、説明可能なAI、生成モデルなど、高度なAIアプリケーションのための実践的スキルを探求します。
コンピュータビジョンと自然言語処理への特化
AIで最も影響力のある2つの分野を探求します。画像分類、物体検出、セグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、埋め込み、再帰型ニューラルネットワーク、Transformer、Attentionメカニズムなど、テキストベースのAIシステムのためのNLP技術を学びます。
モダンAIと大規模言語モデルアプリケーションの構築
従来の機械学習を超えて、LLMを活用したアプリケーションを構築します。プロンプトエンジニアリング、LangChain、検索拡張生成（RAG）、実世界のAIワークフローを探求し、インテリジェントアシスタント、知識検索システム、本番運用可能な生成AIアプリケーションを作成します。
AIシステムのデプロイ、モニタリング、スケーリング
機械学習モデルを開発から本番運用まで導きます。FastAPI、Docker、クラウドソリューションを使ってデプロイし、Rayを使ってスケーリングし、MLflowでモデルをモニタリングします。加えて、実世界の環境で信頼性の高いAIシステムを実現するためのセキュリティ、プライバシー、ベストプラクティスを学びます。
第0章：事前学習
データサイエンスは近年、最も需要の高いキャリアの一つです。データの扱い、クリーニング、評価、そしてイベントの結果を予測する機械学習モデルの開発が含まれます。この分野は複雑であるため、習得するにはPython、実行環境、データベース、数学、線形代数など幅広いツールと手法についての深い理解が必要です。この章では、学習の旅を始める準備を整えるため、データサイエンスの基礎を扱います。
Python入門
- Python言語とその歴史
- Pythonの基礎
- Pythonの基本的なデータ構造
- クラスとオブジェクト
- モジュールとパッケージ
- 入出力
- エラーと例外
実行環境
- Pythonの実行環境
- Anaconda
- Jupyter Notebook
SQLとデータベース
- SQLの基礎
- SQLクエリ
線形代数
- スカラーとベクトル
- 行列
- ノルム
GitとGitHub
- バージョン管理入門、ワークフロー、リポジトリの検査、変更の取り消し、変更のフェッチとプル、変更のプッシュ
プロジェクト：曲線フィッティング
- このプロジェクトは、与えられたデータセットに最も適合する曲線の方程式を見つける「曲線フィッティング」問題を解くものです。この問題の実例を通してガイドされ、各セクションではOOP、SQL、線形代数、そして最終的な機械学習ワークフローといった基礎概念の活用を練習します。
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。
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
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。
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 ...
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 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。
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。
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
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。
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 ...
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。
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。
