Courseraコースの無料ガイド

2022 4/21

2021-01-26

クラウドアプリケーションを構築する | Google Cloud のトレーニング
https://cloud.google.com/training/application-development?hl=ja#cloud-developer-learning-path

AWS認定機械学習資格試験体験記～S・Y

●AWS Learning Pathの視聴
AWS公式が公開しているオンライン講座で、こちらも無料で受講することができます。
様々なコースが公開されていますが、今回は以下のコースを受講しました
・ML Building Blocks: Services and Terminology
・The Elements of Data Courseraコースの無料ガイド Science (Japanese)
・Developing Machine Learning Applications (Japanese)
・Machine Learning Security (Japanese)Courseraコースの無料ガイド
・Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning – Specialty (Japanese)

特に「Exam Readiness: Courseraコースの無料ガイド AWS Certified Machine Learning – Specialty (Japanese)」はコースの最後に練習問題があるため、一度はやっておくことをお勧めします。
(学習時間 : 約20時間)

●AWS Black Belt Online Seminar
AWS公式がYouTubeに公開しているオンラインセミナーです。
今回、以下の3つのセミナーを視聴しました
・【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon SageMaker Basic Session
・【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon Courseraコースの無料ガイド SageMaker Advanced Session
・【AWS Black Belt Online Courseraコースの無料ガイド Seminar】AWS AI Services

Web問題集は1問1答形式で、空き時間などで気軽に練習問題を解くことができました。
まだ「AWS Certified Machine Learning – Specialty」の問題数は少なかったのですが、解説が丁寧で選択肢になっていたサービスについて気軽に復習することができました。
(学習時間 : 約40時間)

■まとめ
「AWS Certified Machine Learning – Specialty」の試験合格のために行った学習方法について紹介しました。
今回の受験は、機械学習に関する知識を広げるための良いきっかけになったと思います。
本試験の受験の際に、紹介した内容が少しでも他の方のお役に立てれば幸いです。

Google Cloud Professional Cloud Developer 認定の更新 (2021/6/16)

クラウドアプリケーションを構築する | Google Cloud のトレーニング
https://cloud.google.com/training/application-development?hl=ja#cloud-developer-learning-path

そしてラーニングパスに掲載されているリンク先は、下記いずれかのサイトになります。
Coursera はオンラインラーニング、Qwicklabs は Google Cloud 上に用意されるサンドボックス上でのハンズオンになります。

基本的にはどちらも有償のサービスですが、Coursera は一部初級のコースについては聴講という形で。 Qwicklabs は一部無償のコースで試す事は出来るので、雰囲気を知りたい方は聴講や無償のコースから試してみる事をおすすめします。

また Google Cloud Japan さんの Twitter や、 Facebook で "Google Cloud スキルバッジ獲得キャンペーン" が実施されている事があります。

上記のような認定試験に関連したキャンペーンに参加すると、Coursera や Qwicklabs が無償で利用できる機会を得る事が出来ます。あまりお金をかけたくない方は、このタイミングに合わせて認定取得を目指してみることもおすすめです。
※自分も最初に Professional Cloud Developer 認定を取得したのも、キャンペーン乗じてでした。

Whizlabs

問題集に関しては AWS SAP の時と同様に Whizlabs を利用しました。

Online Certification Training Courses for Courseraコースの無料ガイド Professionals
https://www.whizlabs.com/

Professional Cloud Developer の問題集に関しては、それなりに参考にはなりましたが、一部問題と回答がズレていたり、実試験を比較すると難易度が少し低めに設定されていると思います。ですので実試験対策というよりも、ラーニングパス上の教材を終えた上で、自身の理解度チェックに利用する・・・といった使い方が良いかもしれません。

無料トライアルと無料枠

Google Cloud には無償トライアルと、ずっと使える無料枠がありますので、やはり学習しながら実際に Google Cloud 上で作って/壊してを繰り返す事が一番身につきやすいと思います。

公式ドキュメント類

各サービスや、App Engine Standard / Flexible の差異の把握など、公式ドキュメントを見ましょう。特に下記サイトや、障害復旧のページおよびその下の方にある関連リンク先などは理解しておく事をおすすめします。

試験の感想

勉強(復習)期間は約4日で、最初に問題集をざっと解いた時点では 3～4割の正解率^^;
普段 Google Cloud の Freetier で遊んでるとはいえ、GKE とかおカネかかる系のサービスはあまり触っていなかったので、その辺の記憶が飛んでた感じですね。。

自分がこの手の勉強をする時は、移動時間やスキマ時間で勉強できるように Quizlet にまとめています。ですので、過去に勉強した際の内容を１週して色々と思い出し、そこから更新されたサービス/名称の変わったサービス、アップデートなどを追って、再度問題集で理解度や不足している点を確認して、試験に挑んだ形でした。

Professional Cloud Developer の問題に関しては、長文でもなくパッと見で答えられる問題や、素直な問題が多くて、割と直ぐに答えられる印象でした。
AWS Courseraコースの無料ガイド SAP の長文問題をやった後だと、もの凄く楽に感じますね、、ほんとに。。

無料のエレクトロニクスコース

Youtubeの無料の電子工学コースとビデオチュートリアル

ウェブ上の情報を再編成すると、 エレクトロニクスに関するYotubeビデオチュートリアルシリーズ 私が投稿の形式で公開したもの（「仮想チュートリアル」、当時私がとても気に入っていた電子機器で始めるための一連のチュートリアル）はチャネルから削除され、投稿は使用できなくなりました。時間の経過とともに消えていくビデオ、リンク、ファイル、記事の量を確認する必要があります。ほぼ11年間のブログを見ると、インターネットで失われる情報の量は本当に獣です。

すべてをより制御し、電子機器を学習するためのすべてのチュートリアルにアクセスできるようにするために、私はそれらをこのリストに集めます。 定期的に更新します、新しいリソースを追加するためと、消えていくリソースや興味がなくなったリソースを削除するための両方。

無料のオンラインエレクトロニクスコース

https://www.edx.org/course?search_query=electronic
ロボット工学コースエトロニック

回路と電子機器1：MITによって作成された基本的な回路解析
回路と電子機器2：増幅、速度、および遅延。 MITエレクトロニクスコースの第XNUMX部。
回路および電子機器3：アプリケーション。 MITコースの第XNUMX部。 XNUMXつの中で最も実用的で、とても見栄えがします。。東京工業大学と日本の業界で働くエンジニアによって教えられました。

ビデオチュートリアル形式のコース

私が約9年前に共有した元のチュートリアルには、Youtubeチャンネルにアップロードした人がまだいます。それらは 仮想チュートリアル。

オートメーションと産業用ロボット

ビーゴ大学と会議やコースのビデオが掲載されているページの。ビーゴ大学のテレビ。

のリスト マイクロコントローラーを使用するプロジェクト で作られたコーネル大学電気コンピュータ工学部

それらはそれぞれの中で非常に役立ちます プロジェクト 彼らはそれがどのように作られたか、使用された材料、そして多くの場合価格を私たちに説明します。

Courseraコースの無料ガイド

En la matemática escolar es importante abordar varias perspectivas y técnicas para asimilar los conceptos matemáticos, realizar procedimientos con entendimiento e interpretar los resultados. Por ejemplo, las funciones matemáticas pueden ser estudiadas mediante expresiones algebraicas y trascendentes y representadas en listas, tablas y gráficas. En este proyecto Courseraコースの無料ガイド guiado aprenderás a programar interfaces interactivas para explorar tablas de funciones cuadráticas. El proyecto está dirigido a los docentes de la escuela secundaria con conocimientos básicos de programación de computadoras, tales como operaciones aritméticas y sentencias condicionales. Utilizarás el lenguaje Python 3.9 en Jupyter Notebook con interfaces de ipywidgets, arreglos numéricos de Numpy y tablas de pandas para realizar tareas de análisis y de programación mediante guías en vídeos y en un cuaderno de prácticas que incluye enlaces a recursos informáticos y matemáticos. Los vídeos duran aproximadamente una hora y las tareas requieren dedicar alrededor de dos horas. Al finalizar el proyecto estarás en capacidad de programar interfaces básicas para ayudar a los estudiantes a descubrir propiedades y patrones matemáticos en las tablas de las funciones cuadráticas. Nota: los proyectos guiados de la serie "Descubriendo/Tabulando/Graficando funciones . con Python" contienen varias tareas similares para que puedan ser elegidos independientemente y solo los necesarios. . すべてを表示

世界の大学・企業の講義を無料受講できるMOOCとは？

MOOC（ムーク）とは、「Massive Open Online Courses」の頭文字を取った略語で、「大規模公開オンライン講義」を意味します。教育とテクノロジーをかけ合わせたEdTech（エドテック）の代表的な存在です。 MOOCを使えば、誰でもどこでも世界の大学や企業が提供するオンライン講義を受講できます。 従来の大学の講義のように、課題やテストが提供され、条件を満たせば希望に応じて修了証が発行されるのが特徴です。

MOOCの仕組み

MOOCのメリット

教育の機会均等の実現

オンラインで講座が受講できる性質上、インターネット環境下にいるMOOC ユーザーは、居住地や収入状況に関わらず、誰でも講義を受講できます。

時間や場所の制約からの解放

MOOCを活用することで、必要なスキルに関する講義のみを受講できるため、ビジネスパーソンにとって効率のよい学習が実現します。 企業にとっても、社員研修や教材準備にかける時間、費用が削減できることもメリットと言えるでしょう。

世界の大学や企業のさまざまな講義を受講できる

デジタル人材の育成

デジタル人材を抱えている企業が少ない原因の一つに、自社での人材育成が難しいことが挙げられます。 MOOCは、AI（人工知能）やデータサイエンスなどのデジタル人材に必要な豊富な専門講義を提供しており、効率のよいデジタル人材の育成が期待できます。

MOOC利用時の注意点

英語での講義が主流である

自主的に学習する姿勢が求められる

MOOCは無償かつオンラインで講義が提供されるため、ユーザーには自主的に学習する姿勢が求められます。 2018年に実施されたコロンビア大学の調査によると、海外の代表的なMOOCである「edX」と「Coursera」の修了率は15％未満となっています。 学習意欲を維持できなければ、新たなスキルを身につけることは難しいでしょう。

海外の代表的なMOOC4選

1. Coursera（コーセラ）

Courseraは、2012年にスタンフォード大学の2名の教授により設立されました。2022年時点でのユーザー数は8,700万人以上です。 Google やIBM、Meta、スタンフォード大学など200以上の大学や企業の講座を配信しています。

2. Courseraコースの無料ガイド edX （エデックス）

edXは、マサチューセッツ工科大学とハーバード大学が2012年に共同で設立したMOOCです。160以上の企業や大学と提携しており、3,600以上のコースを提供しています。 修了証の発行にこだわらなければ、無料で受講できるコースが多いのが特徴です。 データサイエンスや経営学などのビジネススキルに関する講義のほか、人文科学系の講義も多数あります。

3. Udacity（ユダシティ）

Udacityは、2011年にスタンフォード大学の教授により設立されたMOOCです。Google やMeta、Amazon、Microsoftなどの大手IT企業による講義を配信しています。 AI（人工知能）やサイバーセキュリティ、データサイエンス、プログラミングなどに関する講義が充実する 一方で、人文科学や語学系などの講義は少ない傾向にあります。

4. FutureLearn （フューチャーラーン）

ビジネスや歴史、自然学、芸術など受講できるコースは多岐にわたります。 大きな特徴は、受講者がコメントできるフォーラムが用意されている点です。 フォーラムを使えば、受講者同士でコミュニケーションを取りながら、学習を進められます。

国内の代表的なMOOC4選

1. JMOOC（ジェイムーク）

JMOOCは、2014年に開講され、これまでに累計149万人が利用している国内最大級のMOOCです。早稲田大学や東北大学などによる講義を提供しています。講座ジャンルは、AIやデータサイエンス、統計学、アート・デザイン、自然科学などさまざまです。 マサチューセッツ工科大学やイェール大学などの英語講義が日本語字幕付きで配信されています。

2. gacco（ガッコ）

gaccoは、NTTドコモグループが運営する会員数95万人以上の国内MOOCです。東北大学や大阪産業大学、グーグル合同会社などの講座を提供しています。gaccoではデータサイエンスやAI、デジタルマーケティングなどを学べます。 また、オンラインと対面授業を組み合わせた環境になっているのが特徴です。

3. Schoo（スクー）

Schooは、大人を対象にしたオンライン学習プラットフォームです。 講義は生放送で実施されるため、講師とユーザーが双方向にコミュニケーションを図れる特長を有しています。講義ジャンルは幅広く、 デジタルリテラシーやデザインスキル、AI、ビジネス基礎、リベラルアーツなどが学べます。2,000社以上が導入する法人プランでは、100種類以上の研修パッケージから自社に最適な研修の設計と実施が可能です。

4. NewsPicks Learning（ニューズピックスラーニング）

NewsPicks Learningは、NewsPicksが提供するビジネスパーソンを対象にした有料オンラインプラットフォームです。大企業の次世代リーダーが講師を務め、 業界の最前線で活躍するトップランナーによる質の高い講義を受講できます。

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