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IBM COBOL Core コースレビュー:初心者からプロへ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-cobol-core 最近、Courseraで提供されている「IBM COBOL Core」というコースを受講しました。このコースは、プログラミング言語のCOBOLに焦点を当てており、さまざまなビジネス分野で活用されています。 COBOLの魅力は、そのスケーラビリティ、成熟度、そして自己文書化の特性です。このコースを通じて、私はCOBOLのさまざまな機能について学ぶことができました。特に、テーブルの扱いや編集、スイッチの使用、数値の使い方、構造化されたCOBOLプログラミングなど、多岐にわたる内容が盛り込まれています。 ## コースの概要 コースは3つの主要なモジュールで構成されています。 1. **数値の使用タイプ、編集、および分岐** では、数値のデータタイプや条件名の使用方法が学べます。これにより、コードが明確になり、保守性が向上します。 2. **構造化プログラミング、テスト、デバッグ、およびレポート** では、テストの適切な手順や構造化されたコードの重要性が強調され、読みやすくメンテナブルなコードを書くためのスキルが身につきます。 3. **テーブル処理、ソート、および内蔵関数** では、テーブルの基本的な用語や、内蔵関数を用いた効率的なデータ処理技術を学びます。 ### おすすめポイント このコースは、COBOLの初心者だけでなく、実務でのスキルを磨きたい中級者にも非常に役立ちます。特に、実際のビジネスシナリオに役立つ内容が多く盛り込まれているため、即戦力となるスキルを身につけることができます。また、自己学習が進めやすい構成になっているため、自分のペースでじっくり学べるのも魅力的です。 COBOLに興味がある方、またはキャリアを広げたい方には非常にお勧めのコースです。是非受講して、COBOLの世界を楽しんでみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-cobol-core

IBMメインフレーム入門: z/OSコマンドとパネルの使い方レビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/z-commands-and-panels こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで利用できる素晴らしいコース「Getting Started on Mainframe with z/OS Commands and Panels」をご紹介します。このコースは、IBMメインフレーム環境に入門するためのハンズオンのトレーニングです。参加者は、実際のIBM Zサーバーにアクセスしながら、z/OSシステムの基本的なスキルを学ぶことができます。 コースは、7つのラボで構成されており、それぞれがISPF/PDFダイアログやTSO/Eコマンドの使用法を学ばせてくれます。具体的には、コースの内容には以下があります: – **コマンドとパネルの紹介** – **データセットの操作** – **TSOコマンドの実践** 私はこのコースを受講して、z/OSの環境に対する理解が深まりました。実践的なスキルを学ぶことができたため、自信を持ってメインフレームの作業に取り組むことができるようになりました。また、講義は非常に分かりやすく、初心者でも安心して学べる内容になっています。 コースを終えると、「Getting Started on Mainframe with z/OS Commands」の証明書を取得することができます。これは、メインフレームのスキルをアピールするのに役立つ素晴らしいリソースです。 メインフレームの世界に興味がある方、特にIBMのシステムに関心がある方には、このコースを強くお勧めします。最新の技術を学びながら、実践的な経験を積むことができる貴重な機会です。最後まで読みてくださり、ありがとうございました! Enroll…

スケーラブルなデータサイエンスの基礎:Courseraコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ds 最近、Courseraで提供されている「スケーラブルなデータサイエンスの基礎」コースを受講しました。このコースは、Apache Sparkを使って大規模なデータ処理の技術を学ぶことができます。Apache Sparkは、大量のデータを効率よく扱うためのデファクトスタンダードであり、このコースはIBMのデータサイエンスの特別課程の第一歩として位置付けられています。 ### コースの概要 このコースでは、Apache Sparkの基本をPythonとPySparkを使用して学ぶことができます。内容は、コースのイントロダクションから始まり、ビッグデータ解決策を支えるツール、Apache Sparkにおけるスケーリング数学、そしてビッグデータのデータビジュアライゼーションについてです。 ### 学んだこと このコースで特に印象に残った点は、ビジュアライゼーションの重要性です。ビッグデータにおいて情報を可視化することは非常に有意義で、大量のデータから重要な洞察を得るための強力な手段です。また、Apache Sparkの数学的基盤を理解することで、より高度な機械学習モデルを構築する際の記憶やCPUの制約を意識することができました。 ### おすすめポイント このコースは、データサイエンスのプラットフォームを学ぶ最初の段階として非常に適しています。特に、今後より進んだデータサイエンスのスキルを身に付けたい方にとって、Apache Sparkの理解は欠かせません。明確な目標を持って学習を進めることができるため、自分のペースで進めたい人にもおすすめです。 ### 結論 「スケーラブルなデータサイエンスの基礎」コースは、データサイエンスの世界を新たに切り拓くきっかけとなる素晴らしいスタート地点です。初心者から中級者まで幅広い層に対応しており、ビッグデータ処理の知識を深めたい方にピッタリです。興味がある人はぜひ挑戦してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ds

IBMのCore 1: ハードウェアとネットワークトラブルシューティングコースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/core1-hardware-and-network-troubleshooting 最近、IBMのCourseraコース「Core 1: ハードウェアとネットワークトラブルシューティング」を受講しました。このコースは、IT業界でのキャリアを目指す方にとって非常に有益な内容が詰まっています。 このコースの最大の魅力は、ハードウェアやネットワーキングの概念を深く理解し、デバイスやネットワーク、システムの設定、構成、トラブルシューティングのスキルを身につけることができる点です。特に、ラップトップやモバイルデバイス、ストレージ、プリンターなどの問題を特定し、解決する手法が学べるのは大きなポイントです。 ### Syllabus Highlights – **ラップトップとモバイルデバイス**:このモジュールでは、ラップトップの基本構成や、バッテリー、画面解像度、Wi-Fi接続の問題解決法を学びます。 – **ネットワーキングとストレージ**:ネットワーキングインフラストラクチャやストレージデバイスの種類について学び、トラブルシューティングのためのツールを使う方法も習得します。 – **内部コンピュータコンポーネント**:マザーボード、RAM、CPUなどの内部コンポーネントのトラブルシューティングについて詳しく学びます。 – **プリンターと多機能デバイス**:プリンターの維持管理やトラブルシューティングに関する知識も得られます。 – **最終試験とオナーズプロジェクト**:コースで学んだ知識を確認するための最終試験や、現実のシナリオに基づいたプロジェクトを通して技術を応用する機会も設けられています。 このコースは、ITサポートやヘルプデスク業務を目指す方には特にお勧めです。知識が深まるだけでなく、業界で必要とされるスキルを手に入れることができます。受講後、私は非常に自信を持ってトラブルシューティングに臨めるようになりました。ぜひ、このコースを受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/core1-hardware-and-network-troubleshooting

IBMのデータサイエンスキャップストーンコースのレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/applied-data-science-capstone はじめに データサイエンスの学習を進めながら、実践的なスキルを身につけるためには、最終課題が重要な役割を果たします。IBMが提供する「Applied Data Science Capstone」は、その名にふさわしい仕上げのコースであり、データサイエンスのプロとして活躍するための実践力を養う絶好の機会です。 コース内容 このコースは、IBMのデータサイエンスプロフェッショナル証明書及びApplied Data Science with Python Specializationの最終コースです。受講者は、スタートアップ企業のデータサイエンティストの役割を引き受け、スペースXと競合するためのデータ分析を行います。具体的には、Falcon 9の初期段階が成功裏に着地するかどうかを予測するという課題に挑みます。 カリキュラム 導入: Falcon 9ロケットの着地予測についての概要が説明されます。 探索的データ分析 (EDA): RESTful APIやウェブスクレイピングを使用し、データを収集し、データフレームに変換します。 インタラクティブなビジュアル分析とダッシュボード: Plotly Dashを用いて、発射記録をインタラクティブに分析するダッシュボードを構築します。 予測分析 (分類): SVMや分類木、ロジスティック回帰を利用して、初期段階が成功裏に着地するかを予測します。…