AWS Academy

この初級コースは、クラウドコンピューティングの概念を具体的な技術的役割ではなく全体的に理解したい学生を対象としています。クラウドコンセプト、AWS のコアサービス、セキュリティ、アーキテクチャ、料金、およびサポートの概要を詳しくご説明します。

AWS Academy の生成 AI 基礎コースでは、特に生成 AI テクノロジーに重点を置いた人工知能入門コースを提供しています。カリキュラムでは、AI と機械学習 (ML) の幅広い基礎知識を提供しながら、生成 AI の概念とクラウドコンピューティングにおけるその応用についてさらに深く掘り下げています。

学生は、AWS クラウドのコンテキストにおける生成 AI の基本的な概念、機能、原則、ユースケース、関連する AWS サービスとツールについて学びます。

この入門コースでは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の概念と関連用語を概説します。このコースを修了すると、学生はビジネス上の問題を解決するための ML サービスを選択して適用できるようになります。また、カスタム ML モデルのラベル付け、構築、トレーニング、およびデプロイを行うこともできるようになります。このコースには、講義やハンズオンラボ、およびプロジェクト作業を通じて配信される約 20 時間のコンテンツが含まれています。

このコースは、学生がデータセンター運用の技術的専門知識を身につけることを目的に設計されています。このコースは基礎的なコースですが、学生は機械工学と電気工学の概念に関する一般的な知識を持っている必要があります。

このコースでは、データセンター環境におけるエンジニアリングオペレーションテクニシャンのロールに必要な、基本的な概念とスキルの概要を学びます。学生は、データセンターの基礎、データセンターの物理インフラストラクチャ、電気の基礎、データセンターのバッテリーと発電機などのトピックについて学びます。

このコースは、学生がクラウドコンピューティングのためのサイバーセキュリティの原則とサービスに関する基礎知識を、ガイド付きのハンズオンアプローチで習得できるように設計されています。このコースには、デモンストレーション、インストラクションガイド、および実際のシナリオが含まれています。

この中級レベルのコースでは、AWS で IT インフラストラクチャを構築するための基礎を学び、学生が AWS Certified Solutions Architect – Associate 認定を取得するために必要なスキルを習得するのに役立ちます。このコースには、講義やハンズオンラボ、およびプロジェクト作業を通じて配信される約 40 時間のコンテンツが含まれています。

このコースを受講する前に、AWS Academy Cloud Foundations または同等のコースを受講することをお勧めします。

この中級レベルのコースは、クラウドテクノロジーを使用する開発において学生が技術的専門知識を身につけるのに役立ちます。また、AWS 認定デベロッパー – アソシエイト認定試験の準備にも役立ちます。完了すると、学生は AWS SDK を使用して開発を行い、AWS クラウドでアプリケーションを構築およびデプロイするためのベストプラクティスを特定することができます。このコースには、講義やハンズオンラボで配信される約 40 時間のコンテンツが含まれています。 

このコースを受講する前に、AWS Academy Cloud Foundations または同等のコースを受講することをお勧めします。

この中級レベルのコースでは、エントリレベルで DevOps、サポート、クラウド運用の各ロールを追求する準備ができます。また、AWS 認定 SysOps アドミニストレーター – アソシエイト試験の準備にも役立ちます。導入事例、デモンストレーション、および実践的なアクティビティを通じて、学生はさまざまなシナリオのトラブルシューティング方法、および AWS へのネットワークとシステムのデプロイを自動化する方法について学習します。このコースには、講義やハンズオンラボで配信される約 40 時間のコンテンツが含まれています。

このコースを受講する前に、AWS Academy Cloud Foundations または同等のコースを受講することをお勧めします。

AWS Academy Data Engineering は、分析や機械学習アプリケーションで使用するデータの収集、保存、準備、分析、可視化に使用するタスク、ツール、戦略について学生が学び、ハンズオンで練習できるように設計されています。このコースでは、実世界のアプリケーションのユースケースを調査し、特定のアプリケーションのデータパイプラインを構築しながら、情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。

この中級レベルのコースは、機械学習の知識を必要とするキャリアを目指す学生のために設計されています。学生は、自然言語処理 (NLP) の用語を説明したり、ビジネスにおける NLP の使用方法を特定したり、NLP による問題、タスク、ソリューションの範囲を示したりする方法を学習します。

教育者が独自の課題を持ち込み、選択した AWS のサービスの使用経験を学生に提供できる、長期にわたるハンズオンラボ環境。

AWS Academy Learner Lab で何ができますか?

• 学生向けのクラスを作成
• 生徒を招待する
• 独自のプロジェクトを割り当てる
• 生徒の作業場を見る
• 費やした時間とお金を含め他分析を見る
• 100 を超える AWS のサービスへのアクセスを含みます
• Getting started with AWS Academy コースを修了したすべての AWS Academy 教育者が利用可能

AWS Academy Cloud Data Pipeline Builder

このプロジェクトでは、学生たちが AWS のサービスを使用して、ウェブサイトのクリックストリームデータを分析するためのデータ分析パイプラインを、ステップバイステップのガイダンスなしで構築することを課題としています。パイプラインは AWS Well-Architected フレームワークの原則を反映し、データを取り込み、変換、分析、視覚化して、企業が情報に基づいた意思決定を行うための有意義なインサイトを生成できるものである必要があります。課題の特定のセクションは、学生が学習プロセスを通じて習得したスキルを問うことを目的としています。

AWS Academy Cloud Web Application Builder

このプロジェクトでは、学生たちが AWS のサービスを使用して、データベースベースのウェブアプリケーションを設計し、ステップバイステップのガイダンスなしに、AWS クラウドにデプロイすることを課題としています。アーキテクチャは AWS Well-Architected フレームワークの原則を反映し、高可用性、スケーラブル、高パフォーマンス、セキュアである必要があります。課題の特定のセクションは、学生が学習プロセスを通じて習得したスキルを問うことを目的としています。

AWS Academy Cloud Security Builder

このラボプロジェクトでは、学生に、AWS サービスを利用して AWS クラウド内のさまざまなリソースを保護するという課題が与えられます。ラボプロジェクトは 4 つのフェーズに分かれており、それぞれ独立しています。アーキテクチャには、AWS Well-Architected フレームワークの原則と最小特権の原則が反映されている必要があります。課題の特定のセクションは、学生が学習プロセスを通じて習得したスキルを問うことを目的としています。

AWS Academy Microservices and CICD Pipeline Builder

このプロジェクトでは、学生に、AWS サービスを利用してマイクロサービスと継続的インテグレーションおよび継続的開発 (CI/CD) ソリューションを設計および構築するという課題が与えられます。まず、学生は、モノリスアプリケーションを機能と API エンドポイントに基づいて別々のマイクロサービスに分割します。その後、アプリケーションをコンテナベースのアーキテクチャで実行するように移行します。これにより、アプリケーションのさまざまなコンポーネントを個別にスケールできるようになります。課題の特定のセクションは、学生が学習プロセスを通じて習得したスキルを問うことを目的としています。