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
第0章：事前作業
データサイエンス＆AIは、データ活用や自動化、意思決定の高度化に直結する重要スキルです。この章では、データの取り扱い、前処理、評価の基礎を押さえ、機械学習ワークフローへスムーズに入るための準備を整えます。
Pythonの紹介
- Python言語と歴史
- Pythonの基本
- 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
- 入力/出力
- エラーと例外
環境
- Python環境
- アナコンダ
- Jupyterノートブック
SQLおよびデータベース
- SQLファンダメンタルズ
- SQLクエリ
線形代数
- スカラーとベクトル
- マトリックス
- 規範
gitとgithub
- バージョンコントロールの紹介
- ワークフロー
- リポジトリの検査
- 変更を元に戻します
- 変化の取得と引っ張り
- 変更をプッシュします
プロジェクト：カーブフィッティング
- このプロジェクトは「曲線フィッティング」問題を解決します。データセットに最適な曲線方程式を見つける過程で、OOP、SQL、線形代数、機械学習ワークフローなどの基本概念を段階的に練習します。
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。