研究現場で役立つAWSの無料トレーニングリソース

AWSは多くのセルフラーニングのための教材やトレーニングを無料で提供しています。特に学生・教員向けにはAWS Educateとう学習プログラムがあるのですが、研究にも従事されている学生・教員の中には研究にすぐに役に立つスキルを効率よく学びたいというニーズがあるかと思います。

AWSは、費用対効果が高く、スケーラブルで安全なコンピューティングリソース、ストレージやデータベース機能などを提供することにより、研究者が複雑なワークロードを処理するのを支援し、科学者が成果に到達するまでの時間を短縮します。 例えば、複数の大規模を同時にすばやく分析し、ペタバイト規模のデータを保存し、その結果を世界中の共同研究者と共有することができます。

AWSのリサーチチームが、研究者がクラウドコンピューティングについて効率よく学習できるように、研究者のニーズに合わせた無料のオンデマンドオンラインコースのリストを作成しました。

特に基礎的なクラウドサービスを学びたい研究者や研究現場で働くIT技術者向けに、数百の公開されているオンラインコースからリストを作成しました。 これらのオンラインコースはいつでも学習ができ、クラウドの利用方法を学ぶのに役立ちます。これらのコースは自由に受講することができますのでニーズにあわせて選択して受講するこも可能です。

【研究者向けラーニングパスウェイ：基礎編】

基礎編では、AWSを利用し研究をより効率的に行いたいと考える研究者および研究現場で働くIT技術者向けに設計されています。 適切なストレージを選択する方法、マネージドサービスを使用して負担のかかる作業を削減する方法、およびコンテナとソフトウェアで構成されるインフラストラクチャを使用して研究のやり方を再構築する方法を学びます。 この学習は7時間強で完了でき、コースの長さはそれぞれ5分から3時間です。 ここで説明する順序で必要なコースを完了することをお勧めします。

各コースの説明
※言語の対応状況は2020年5月27日現在のものです。

• AWS Compute Services Overview (5 分、日本語、英語、中国語、韓国語): このコースでは、アプリケーションのニーズに合った方法で、クラウドで一連の処理ができる仕組みを構築し実行できるようにするAWSコンピューティングサービスの概要について説明します。
• Introduction to AWS Batch (15 分、英語のみ): このコースでは、フルマネージドのバッチ処理サービスであるAWS Batchについて説明します。 また、AWS Batchの背後にあるオペレーションの理論についても説明し、その概念を理解し、AWS Batchのデモを紹介します。
• Introduction to Containers (15 分、日本語、英語):このコースは、コンテナについてほとんど知らない方向けに設計された入門コースです。 コンテナ化の背後にある歴史と概念を学び、コンテナエコシステム内で使用される特定のテクノロジーの概要を示し、マイクロサービスアーキテクチャにおけるコンテナの重要性について説明します。
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) Primer (1 時間、日本語、英語):このコースでは、Amazon EKSの基本を学びます。 Amazon EKSと補足サービスを使用したAWSでのコンテナの実装、およびEKSでの通信と管理について学習します。
• AWS Storage Offerings (1 時間40分、英語のみ):このコースは、複数のAWSストレージサービスの違いを区別し、データへのアクセスを必要とするアプリケーションに適切なストレージオプションを検討するのに役立ちます。
• Introduction to Amazon FSx for Lustre (10 分、英語のみ):このコースは、Amazon FSx for Lustreの入門コースです。フルマネージドサービスで、AWSのお客様は、データ集約型アプリケーション用のLuster高性能ファイルシステムを簡単に起動して実行できます。 このコースでは、非常にスケーラブルなパフォーマンスやAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）とのシームレスな統合、すでに利用しているアプリケーションとの互換性など、サービスの機能と利点を紹介します。
• Deep Dive into Amazon Elastic File System (Amazon EFS) (1 時間、英語のみ):このコースでは、Amazon EFSの使用、管理、保護について学習します。 また、総所有コスト（TCO）を含む、パフォーマンスの監視と最適化、および価格設定モデルについても学びます。 また、AWS Direct ConnectやAmazon CloudWatchの利用を含む、AWSの特長的なサービスについても学びます。
• Deep Dive into Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) (2 時間30分、英語のみ):このコースでは、ストレージのAmazon S3を使用、管理、保護、監視、および最適化するための知識を提供します。 Amazon S3のバケット、オブジェクト、セキュリティポリシー、およびストレージ管理機能について確認できます。 他のAWSセキュリティサービスとツールも使い、それらを使用してAmazon S3を監視および保護する方法を説明します。

【Optional courses　その他のおすすめのコース】

• Machine Learning in the Cloud with AWS Batch (30分、英語のみ):このコースでは、AWS Batchを使用してクラウドで機械学習アプリケーションを実行し、研究を加速する方法について説明します。 このコースでは、AWS Batchの概要を説明し、サービスの主要コンポーネントについて説明し、バッチ処理アーキテクチャのいくつかの例を復習します。
• AWS Hadoop Fundamentals (1 時間30分、英語のみ): AWS Hadoop Fundamentalsは、ビッグデータの基本と、フレームワークとしてのHadoopによる処理方法を紹介します。 このコースでは、Hadoopアーキテクチャと、大規模なデータセットがどのように保存および処理されるかについて説明します。 このコースでは、プロセスで使用されるいくつかのツール（MapReduce、Hive、Pig）について説明します。
• Data Analytics Fundamentals (3時間30分、日本語、英語):このコースでは、データ分析ソリューションの計画プロセスと、関連するさまざまなデータ分析プロセスについて学びます。 このコースでは、データの収集、処理、分析、および提示・可視化における特定のAWSサービスの必要性を示す5つの重要な要素について説明します。 これには、基本的なアーキテクチャ、価値命題、および潜在的な使用事例の学習が含まれます。
• Deep Dive into Amazon Glacier (2 時間、英語のみ):このコースでは、Amazon Glacierの機能、サービスオプション、および戦略を紹介します。 このコースでは、利用可能なロングタームストレージソリューションとそれらをいつ使用するかについての機能的な理解と、オンプレミス環境またはクラウドプラットフォーム内から既存のデータを保護および移行するための知識を提供します。
  さらに学びたい方向けのコース

AWSの機能をさらに詳しく知りたい研究者に適した追加のパスウェイがあります。 これらのパスウェイには、無料のオンデマンドデジタルコースだけではなく決まった時間に開催される遠隔授業型のトレーニング（有償のものも含む）の両方が含まれます。

• Data Analytics:このラーニングパスは、データから価値を引き出すためにAWSサービスを設計および実装する個人向けに設計されています。 収集、取り込み、保存、処理、可視化について学びます。 この経路には、AWSのビッグデータという1つのクラスのコースが含まれています。 さらに次のステップとして、AWS認定を受けて、学習したスキルを検証しましょう。
• Machine Learning Path/Data Scientist:このパスは、大学や研究分野で機械学習の主題の専門家になりたい数学、統計学、および分析に熟練した学習者向けに設計されています。 この経路には、2つのクラスルームコースが含まれます。Amazon SageMakerを使用した実践的なデータサイエンスと、認定機械学習の試験準備コースです。 機械学習フレームワークと分析ツールが研究コラボレーションをどのように改善できるかを学びます。
• Machine Learning/Data Platform Engineer:このパスは、データプラットフォームエンジニア向けに設計されています。 機械学習を学び、データの取り込み、システム要件とパフォーマンス、および顧客体験を変更します。
• Machine Learning Exam Preparation:このパスは、AWS認定機械学習–専門試験を受ける準備をしている方のために特別に設計されています。 これらのセルフペースのデジタルトレーニングコースに加えて、AWSで機械学習（ML）サービスを使用した1年以上の実地経験をお勧めします。

エデュケーションプログラムマネージャー　澤

研究でのAWS利用でご相談、質問がありましたら研究機関担当チーム　aws-jpps-er@amazon.com　までご連絡ください。