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| 第１回：7/15（水）18:30 - 20:00 | 基礎講義（データ分析、AIの基礎概念）、Pythonプログラミングの環境設定 | |
| 講義中心。AIとはなにか？の説明から、なぜ、Pythonを使うのか？を講師から説明。グループでは、これから一緒に学んでいく方同士のアイスブレイク | ||
| 第２回：7/22（水）18:30 - 20:00 | データ型、四則演算、リスト構造 | |
| Pythonにおいて基礎となる、変数の扱い方や計算方法。データを扱う上で重要なリスト構造の説明、演習 | ||
| 第３回：7/29（水）18:30 - 20:00 | 条件分岐、繰り返し処理 | |
| システムを作成する上で必要となる for文(繰り返し)、if文(条件分岐)を中心とした制御構文について説明、演習 | ||
| 第４回：8/5（水）18:30 - 20:00 | 自作関数の定義、ライブラリの使用（NumPy、Pandas、MatPlotLib） | |
| チーム開発をする上で重要な関数化、ライブラリの使用について説明。特にライブラリでは、機械学習に必要な行列計算を可能にするNumPy, データを扱いやすくするPandas, データを可視化するMatplotlibについて説明、演習 | ||
| 第５回：8/19（水）18:30 - 20:00 | データ分析基礎（データ可視化ライブラリを用いたデータ分析実践） | |
| はじめに、残り3回で触っていくデータをテーマから選択。前回学んだ、ライブラリの中でも特にPandasとMatplotlibを用いてのデータの修正と可視化の方法の説明と演習 | ||
| 第６回：8/26（水）18:30 - 20:00 | 機械学習①（データの整形、モデル構築、性能評価） | |
| 機械学習の中でもサポートベクターを用いた、分類問題、回帰問題のモデルの構築方法、性能評価方法の説明、演習 | ||
| 第７回：9/2（水）18:30 - 20:00 | 機械学習②（ディープラーニング活用に向けた演習） | |
| Deep learningの実装方法の説明。モデルとしては多層パーセプトロンを扱い、説明。講師側で画像処理の実践。ただ、グループ演習では簡単なDeep learningの実装とこれまでの第5回〜第6回で演習した結果をまとめ、第8回での発表資料を作成。 | ||
| 第８回：9/9（水）18:30 - 20:00 | 成果発表会 | |
| 各グループに選択したデータの機械学習を用いたデータ分析結果について発表。また、加えて今後どんな発展性があるかについて発表（どんな技術を学ぶことでより精度を向上されるか？等） |
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災害対策（DR）＝レプリケーションだと思っていませんか？ BCPの観点から、サービス・データの重要性をきちんと見直して、「万が一のため」の備えだからこそ、“無駄のない投資”をしましょう。
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HCI：ハイパーコンバージドインフラストラクチャーをご存知でしょうか？ 本コンテンツは、HCIの基礎的な入門編となります。 また後半ではｖSAN実機の画面を用いたデモンストレーションもご紹介しております。
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Windows10への移行やクラウド利用に伴い、企業ネットワークの負荷は確実に増大している中、 昨今のクラウド利用やリモートワーク等の利用に伴う既存ネットワークの問題点を解説します。 また、既存の企業ネットワークの問題点を SD-WAN by Velo Cloud を用いてどの様に解決できるか、 皆様の業務改善に貢献できるかをご紹介していきます。 本セミナーが、快適なクラウドライフを行うためのネットワーク基盤作りの第一歩になれば幸いです。
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インフラが老朽化、リソースも不足し処理が追い付かない。拡張しようにもラックスペースが不足しており、クラウドへ移行するかどうかを検討。そのとき使った7つの評価項目と重視したポイントとは？ソリューションの選定と導入効果とは？
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既存インフラでは、増設によりスイッチのポート数やラックスペースを圧迫、電源口数も不足し、最終的に増設してもパフォーマンスが不足する事態に陥った。VMの動作が遅く、マウスをクリックしてから反応するまでにかなりの時間がかかり、運用上の限界に直面。長きにわたる検討の末、新しい基盤へ移行し、スイッチのポート数、ラックスペースが半減、電源口数も3割削減し、物理的なスペースが半分に、物理スペースのコストを削減することに成功。将来的にクラウド利用の推進にもつながる、その選択肢とは？
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サーバー、ストレージ、ネットワークなどのインフラについては、初心者同然だった”ひとり情シス”が直面した以下の課題にどう対処したか？ ・各拠点で完結してしまっておりサイト障害による復旧リスクを抱えたバックアップ ・前任者が退職しアンタッチャブルとなった領域 ・サーバールームのスペースの不足 ・開発チームから頻繁に寄せられたパフォーマンス問題
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VDI導入から5年経過し、事業の成長に伴って、ストレージを中心にシステムリソースが不足。Windows 7の延長サポートの終了も控え、デスクトップ環境の移行も必要になっていた。そのまま入れ替えると当初予定の3倍もの予算が必要に。事業の特性上メンテナンスのためのサービス停止もできない。そこで、今後のさらなる事業拡大も視野に入れ、リソースが再度切迫した場合でも、サービスを停止させることなく合理的なコストでリソースを拡張する環境を検討。そこで選択したソリューションとは？そのメリットとは？
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オンプレミスのインフラ基盤をクラウドへ移行しようと考えていた。しかし、すべてをクラウドに移すことは現実的ではない。事業ニーズが変化する中で、システム構成は複雑化し、大規模災害時に自社の業務を継続するための仕組みが構築できていなかった。その上、新規開発の対応でリソースを取られ、老朽化したインフラや業務用PCのWindowsの新バージョンへの移行が思うように進められずにいた。この状況を打破するために将来的なクラウドへの移行を計画、そこで作成したマイルストーンとは？インフラ基盤の選択とそのメリットとは？
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システムの性能不足により、日々のバックアップ作業に5時間以上かかっていた。復旧にも丸1日かかる。さらにサーバーOSをアップデートできない不具合をかかえながら、予備機がなく検討もできない。特定のサーバーに負荷が偏っており、システム刷新にあたって以下要件を設定した。 ・リソースの偏りが起きない構成 ・今後導入するシステムごとに専用のハードウェアを必要としない構成 ・バックアップとリストアの処理時間短縮と簡略化 ・予備機を準備できる構成 これらの要件を満たし、さらに全体コストをできる限り圧縮できることを条件に加えて検討した末に決めたシステム刷新の方法とは？刷新によるメリットとは？