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Azureの認定試験：初心者向けクラウド理解・学習のすすめ はじめに Azureは、Microsoftが提供するクラウドプラットフォームであり、多くの企業や開発者に利用されています。 特に、クラウドの基礎を学びたい初心者にとって、Azureの認定試験は知識を深める良い機会です。 本記事では、初心者向けのAzure認定試験について紹介し、効率的な学習方法や役立つ勉強会、サービスを紹介します。 初心者におすすめのAzure認定試験 Azureの認定試験は、難易度や対象ユーザーによって分類されています。初心者が最初に挑戦するのにおすすめの試験を紹介します。 1. Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ-900) Azureの基礎知識を学ぶための試験であり、IT初心者や非技術者でも受験可能です。 試験内容: クラウドの基本概念 Azureのコアサービス 料金プランとサポート セキュリティとコンプライアンス 学習方法: Microsoft Learnの無料学習コース 公式の模擬試験やドキュメント Azureの無料アカウントを活用し、実際に触れる 2. Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900) AIの基礎知識を学び、AzureのAIサービスを活用できるようになる試験です。 試験内容: AIの基本概念（機械学習、深層学習など） Azure Machine Learningの概要 自然言語処理や画像認識の基礎 学習方法: Microsoft Learnの無料AI学習コース AzureのAIサービスを実際に試す 3. Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900) データの取り扱いやデータベースの基礎を学ぶ試験です。 試験内容: データの基本概念 リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベース Azureでのデータ管理 学習方法: Microsoft Learnの無料データ学習コース SQLやNoSQLの基本を学ぶ 効率的な学習方法 初心者がAzure認定試験に合格するためには、以下の学習方法が効果的です。 Microsoft Learnを活用する Microsoftの公式学習プラットフォームで無料で学習可能。 実践的なラボも用意されており、手を動かしながら学べる。 実際にAzureを触ってみる Azure無料アカウントを作成し、クラウド環境を試す。 仮想マシンの作成やデータベースの操作など、実際の操作を体験する。 技術系勉強会に参加する Microsoft主催のイベント Microsoft Ignite、Microsoft Build などの公式イベント。 コミュニティの勉強会 JAZUG (Japan Azure User Group) などのAzure関連勉強会。 受験の流れ Azure認定試験の申し込みから受験までの流れは以下のとおりです。 [Read More]

Azure認定試験の進め方と参加のススメ はじめに クラウド技術が急速に進化する中で、スキルアップは、キャリアアップに大きな助けとなります。 本記事では、Azure認定試験の進め方や学習方法、役立つ勉強会やサービスを紹介します。 Azure認定試験とは？ Microsoftが提供するAzure認定試験は、クラウドの知識やスキルを証明する資格です。以下のようなカテゴリに分かれています。 基礎レベル: Azure Fundamentals (AZ-900) アソシエイトレベル: Azure Administrator (AZ-104)、Azure Developer (AZ-204) エキスパートレベル: Azure Solutions Architect Expert (AZ-305)、Azure DevOps Engineer Expert (AZ-400) スペシャリスト: AI、セキュリティ、データ分析などの分野ごとに特化 初学者は AZ-900 からスタートするのがオススメです。 試験の進め方 目標の試験を決める 自分の学習目的やキャリアに合った試験を選びます。 公式ドキュメントやMicrosoft Learnで学習 Microsoft Learn の無料コースを活用しましょう。 模擬試験を受ける UdemyやMeasureUpなどの模擬試験サービスを活用して実践力を高めます。 試験に申し込む Pearson VUEまたはオンライン試験を予約します。 試験当日 試験はオンラインでも受験可能です。身分証明書を準備し、静かな環境で受験しましょう。 学習リソースと勉強会 公式リソース Microsoft Learn Microsoft Docs Azure認定試験公式ページ コミュニティ・勉強会 Japan Azure User Group (JAZUG): Azure関連の勉強会を多数開催 Cloud Native Days: クラウド技術全般のカンファレンス Microsoft主催のイベント: Ignite、Buildなど オンライン学習プラットフォーム: Udemy、Pluralsight、LinkedIn Learning など まとめ Azure認定試験は、クラウドの知識を体系的に学び、キャリアアップを目指す絶好の機会です。 [Read More]

Azure Virtual Desktop で手軽に Windows 環境を利用しよう！ 1. Azure Virtual Desktop (AVD) とは？ Azure Virtual Desktop（AVD）は、Microsoft Azure上で利用できる仮想デスクトップ環境です。 インターネット経由でリモートから Windows 環境を利用できるため、以下のようなメリットがあります。 端末に依存しない：Windows、Mac、Linux、タブレットから利用可能 セキュアな環境：データはクラウド上にあるため、ローカルデバイスに保存しなくてもOK スケーラブル：必要なときに必要な分だけリソースを利用できる 特に、開発や学習用途で手軽にWindows環境を使いたい高校生や若手エンジニアにとって便利です。 2. 簡単なハンズオン：Azure Virtual Desktop を使ってみよう ここでは、Azure Virtual Desktop をセットアップし、Windows 環境に接続するまでの流れを紹介します。 手順 1: Azure アカウントの作成 まずは、Azure の公式サイトで無料アカウントを作成します。 無料枠で一定のクレジットが利用可能ですが、仮想マシン無料枠や制限があります。 都度注意してください。 手順 2: Azure Virtual Desktop のセットアップ Azure Portal にログイン 「Azure Virtual Desktop」サービスを検索 ホストプールの作成 「ホストプールの作成」を選択 リソースグループを作成（または既存のものを選択） プールの種類を「個人」または「共有」から選択（個人がオススメ） 仮想マシンの設定 Windows 10 / 11 マルチセッションのイメージを選択 サイズを選択（B2s など低スペックから試せる） 管理者アカウントを設定 ワークスペースの作成 「ワークスペースを作成」にチェック 「次へ」をクリックして設定を確認し、デプロイ 手順 3: クライアントから接続 Windows/Mac にRemote Desktop Clientをインストール Azure Portal で作成したワークスペースの URL を取得 クライアントに追加し、接続 これで、クラウド上の Windows 環境を手元のデバイスから利用できるようになります！ [Read More]

Azure Container Instance (ACI) を用いたDocker環境の利用と学習 はじめに クラウドを活用して手軽にDocker環境を使いたい場合、Azure Container Instance (ACI) は最適な選択肢の一つです。 ACIを利用すると、仮想マシンを作成せずに、コンテナ化されたアプリケーションをすばやくデプロイできます。 本記事では、ACIを活用したDocker環境の利用方法と、それを学べるMicrosoft Learnの教材、および実際の活用事例を紹介します。 1. Azure Container Instance (ACI) とは？ Azure Container Instance (ACI) は、Azure上で軽量なコンテナを実行できるサービスです。 仮想マシンの管理不要で、すぐにコンテナを起動できます。 ACI の主な特徴 インフラ管理不要: 仮想マシンを作成せずにコンテナをデプロイ可能。 スケーラブル: 必要に応じてコンテナの数を調整可能。 柔軟なOS対応: LinuxコンテナとWindowsコンテナの両方をサポート。 ネットワーク統合: Azure Virtual Network との統合が可能。 2. ACI を使ったDocker環境のセットアップ ここでは、ACIを利用してDockerコンテナをデプロイする簡単なハンズオンを紹介します。 前提条件 Azureアカウント（無料アカウントでもOK） Azure CLI のインストール（ローカルPCでの操作が必要な場合） ステップ 1: Azureにログイン az login ステップ 2: リソースグループの作成 az group create --name myResourceGroup --location japaneast ステップ 3: ACI でコンテナを作成 今回は nginx コンテナをデプロイします。 [Read More]

Windows 11の対応CPU要件とその影響 急遽、現時点での、状況整理をします。 Windows 11は、特定のCPU要件を満たしたデバイスのみインストール可能です。 特に、Intel第8世代以降のプロセッサが必要とされており、旧世代のCPUを搭載したPCやBootCampを使用してWindowsを動作させているIntel版Macは影響を受ける可能性があります。 Windows 11対応CPUの変更点 バージョン 対応CPUリスト リリース時期 Windows 11 22H2 Intel第8世代以降 2022年後半 Windows 11 24H2 Intel第10世代以降 2024年後半 上記の変更により、Windows 11 24H2以降は第8世代・第9世代のIntel CPUがサポート対象外となる可能性があり、古いPCでは利用が難しくなります。 対応策と代替案 Windows 11の要件を満たさない場合、以下のような対応策があります。 1. Windows 10を継続利用 サポート期限：2025年10月14日まで 現在の環境を維持できるが、長期的にはセキュリティリスクが発生 2. Windows 11を手動インストール 要件を満たさないPCにもISOファイルからインストール可能（ただしMicrosoft非推奨） 将来のアップデート適用が制限される可能性 3. 仮想マシン（VM）を利用 Parallels Desktop（Pro版以上） や VMware Fusion でWindows 11を仮想環境で動作 公式サポートされている仮想マシンならWindows 11を利用可能 BootCampの代替手段として推奨 4. クラウドPCを活用 サービス 特徴 料金体系 Azure Virtual Desktop 企業向け仮想デスクトップ環境 従量課金制 Windows 365 個人・企業向けクラウドPC サブスクリプション制（月額固定） Amazon WorkSpaces AWSの仮想Windows環境 従量課金制 クラウド上のWindows環境を利用することで、ハードウェア要件を気にせず最新のWindowsを使用可能 ネットワーク環境に依存する点がデメリット 5. [Read More]

Azure Container Instances (ACI) を活用したお手軽な学習・開発環境 はじめに Azure Container Instances (ACI) を使うと、仮想マシンを用意することなく、簡単に Windows や Ubuntu などのコンテナ環境をクラウド上で利用できます。 本記事では、実践に沿った ACI の基本概念、簡単なハンズオン、活用事例について紹介します。 Azure Container Instances (ACI) とは？ ACI は、Azure 上でコンテナを実行できるサービスであり、以下の特徴があります。 仮想マシン不要：インフラの管理が不要で、コンテナ単位でデプロイ可能 迅速なスケール：リソースの割り当てが自動で、すぐにコンテナを起動 Windows/Linux 両対応：Windows Server コンテナや Ubuntu などの Linux コンテナが利用可能 コスト効率が高い：使用した分だけ課金されるため、短時間の学習や開発に最適 簡単なハンズオン ACI で Ubuntu 環境を立ち上げる 必要なもの Azure アカウント（無料アカウントでもOK） Azure CLI（ローカル環境で使用する場合） 1. Azure CLI でログイン az login 2. ACI で Ubuntu コンテナを作成 az container create --resource-group myResourceGroup \ --name myUbuntuContainer \ --image ubuntu \ --cpu 1 --memory 1. [Read More]

情報系学生におすすめのクラウドサービス教材と事例紹介 はじめに クラウドサービスは、学生や若手エンジニアが研究や開発を進める上で非常に有用なツールです。 特に、データ分析、機械学習、システム開発、インフラ管理など、多岐にわたる分野で活用されています。 本記事では、学生におすすめのクラウドサービス教材と、簡単なハンズオン、実際の活用事例を紹介します。 おすすめのクラウドサービス 1. Microsoft Azure Azureは、幅広いクラウドソリューションを提供しており、学生向けの無料プランもあります。 主な特徴 仮想マシン、データベース、AI/MLサービスの提供 無料アカウントで一定のクレジットが付与 Microsoft Learnでの充実した学習コンテンツ おすすめ教材 Microsoft Learn - Azure Fundamentals Azure for Students 2. Google Cloud Platform (GCP) GCPは、データ分析や機械学習向けのツールが充実しており、特にBigQueryやVertex AIが注目されています。 主な特徴 データ処理向けのBigQuery、ML開発向けのVertex AI 学生向けにGCPクレジットを提供 CourseraやGoogle Cloud Skills Boostを通じた学習プログラム おすすめ教材 Google Cloud Skills Boost Coursera - Google Cloud Specializations 3. AWS (Amazon Web Services) AWSは、クラウド市場でのリーダー的存在で、EC2（仮想マシン）やS3（ストレージ）などの基本機能からAIサービスまで幅広く利用できます。 主な特徴 世界最大規模のクラウドプロバイダー 豊富な学習リソース（AWS Academy、AWS Educate） 無料枠での利用が可能 おすすめ教材 AWS Educate AWS Training and Certification 簡単なハンズオン ここでは、Azure Container Instance（ACI）を使ってDocker環境をクラウド上に構築する簡単なハンズオンを紹介します。 [Read More]

技術系勉強会等（クラウドやCTF）参加のススメ はじめに 技術系勉強会は、最新技術を学び、実践的なスキルを磨き、エンジニア同士の交流を深める絶好の機会です。 特にクラウドやCTF（Capture The Flag）の分野では、実際の環境で試せるハンズオン形式の勉強会や、実力を試せる場が豊富にあります。 本記事では、高校生や若手エンジニア向けに、おすすめの勉強会やサービス、参加のメリットについて紹介します。 技術系勉強会に参加するメリット 1. 最新技術の習得 勉強会では、業界の第一線で活躍する専門家が最新技術やトレンドを解説します。クラウド技術やセキュリティの最前線を学ぶには最適です。 クラウド系コミュニティでは、Japan Azure User Group などの有志によるコミュニティも活発でお勧めです。 Japan Azure User Group（https://r.jazug.jp/） 今回は、場の紹介という点で、公式もしくは、1人でも手探りで参加しやすそうな場を取り上げます。 2. 実践的なスキルを磨ける 多くの勉強会はハンズオン形式で行われ、実際にコードを書いたり、クラウド環境を構築したりしながら学べます。 3. コミュニティとのつながり 他のエンジニアや技術者と交流することで、新しい知見を得たり、キャリアのヒントを得たりすることができます。 4. モチベーションの向上 同じ興味を持つ仲間と学ぶことで、モチベーションが高まり、学習を継続しやすくなります。 おすすめの技術系勉強会・サービス クラウド関連 Microsoft Learn Community（https://learn.microsoft.com/） Azureに関するハンズオンやイベントが定期的に開催されている。 AWS Hands-on for Beginners（https://aws.amazon.com/events/） AWSの基礎を学べるハンズオンイベント。 Google Cloud Innovators（https://cloud.google.com/innovators） Google Cloudの活用方法を学べるコミュニティ。 CTF（Capture The Flag） SECCON Beginners（https://www.seccon.jp/） 初心者向け特化のSECCON関係CTFイベント。 picoCTF（https://picoctf.org/） 学生向けのオンラインCTF、セキュリティを基礎から学べる。 CTFtime（https://ctftime.org/） 世界中のCTF大会のスケジュールを確認できるサイト。 その他の技術系勉強会 connpass（https://connpass.com/） 日本国内の技術系勉強会が集まるプラットフォーム。 Doorkeeper（https://www.doorkeeper.jp/） 多少技術寄りではない会も見受けられるが、様々なイベントが登録されている。 Meetup（https://www.meetup.com/） 国際的な多種多様なコミュニティイベントを検索可能。 参加のコツ 1. 興味のある分野を絞る クラウド、セキュリティ、AIなど、自分が特に興味を持っている分野の勉強会を選びましょう。 2. 初心者向けイベントから参加 最初から高度な内容のイベントに参加すると難しく感じることがあるため、初心者向けのハンズオンや基礎講座を活用しましょう。 [Read More]

Azure Machine Learningを活用した手軽な機械学習モデルの利用事例 1. はじめに 近年、数学・工学系の研究者や開発者にとって、機械学習（ML）は重要なツールとなっています。しかし、多くの研究者は「環境構築が大変」「計算リソースが足りない」「セキュリティが心配」などの課題に直面します。 そこで、本記事では**Microsoft Azure Machine Learning（Azure ML）**を活用し、手軽に機械学習モデルを利用する方法とそのユースケースを紹介します。 2. Azure Machine Learningとは？ Azure Machine Learning（Azure ML）は、Microsoft Azureが提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームです。主な特徴は以下の通りです。 環境構築不要：クラウド上でJupyter NotebookやPython SDKをすぐに利用可能。 スケーラブルな計算環境：GPU/CPUを選択し、オンデマンドでリソースを拡張。 簡単なモデル作成：ドラッグ＆ドロップで使えるAzure ML Designerや、AutoML機能を搭載。 エンタープライズ向けのセキュリティ：Azure Active Directoryや暗号化機能により安全な環境を提供。 3. 研究・開発用途での活用事例 3.1 数学・工学系のデータ解析と予測モデル 物理シミュレーション結果の解析 数値解析の出力データをAzure MLに取り込み、統計分析やトレンド予測を行う。 例：流体力学のシミュレーション結果を解析し、異常なパターンを機械学習で自動検出。 最適化問題の解決 線形計画法、非線形最適化の結果を強化学習で改善し、より効率的な解を求める。 例：材料工学の分野で最適な合金組成を探索するための機械学習モデル。 3.2 画像解析を用いた研究支援 顕微鏡画像の分類 生物学・医学研究で利用される顕微鏡画像をAzure MLで自動分類。 例：細胞画像を**畳み込みニューラルネットワーク（CNN）**で解析し、異常細胞を検出。 材料解析 材料工学において、金属やポリマーの結晶構造画像を機械学習で解析。 例：X線回折データを基に新しい材料特性を予測。 3.3 センサーデータの異常検知 IoTデバイスのデータ解析 物理・工学研究で利用するセンサーからのデータをAzure MLで解析し、異常を自動検出。 例：実験室の温度・湿度センサーのデータを用いて、異常値をリアルタイムで警告。 製造プロセスの最適化 工場や研究室の装置からのログデータを解析し、故障の予兆を検出。 例：半導体製造プロセスのデータから、異常なパターンを学習し、品質管理を改善。 4. セキュリティとデータ管理 Azure MLはエンタープライズレベルのセキュリティを提供し、研究データの保護を強化します。 4.1 データの安全管理 デフォルトでデータ暗号化 Azure Active Directoryによるアクセス制御 **プライベートネットワーク設定（VNet統合）**により、研究データを外部から隔離。 4. [Read More]

Azure Machine Learningで学ぶ！簡単な家計簿＆気温データの可視化 1. はじめに 最近、「データ分析」や「AI（人工知能）」という言葉をよく聞くけれど、なんだか難しそう…と思っていませんか？実は、小学生でも楽しく学べる方法があります！ 今回は、**Microsoft Azure Machine Learning（Azure ML）**を使って、家計簿データと日本の気温データを簡単に分析＆可視化する方法を紹介します。 2. Azure Machine Learningってなに？ Azure Machine Learning（Azure ML）は、Microsoft Azureが提供するクラウドベースの機械学習プラットフォームです。 つまり、「インターネット上にあるスーパーパソコン」を使って、AIやデータ分析ができるサービスです！ 主な特徴は： ✅ パソコンにソフトを入れなくても使える！ ✅ 難しいプログラムなしでデータを分析！ ✅ クラウドなので、いつでもどこでもアクセス可能！ 3. 【事例①】Azure MLで簡単！家計簿データを分析して節約しよう📊 3.1 家計簿データを用意しよう まずは、1ヶ月の家計簿データを用意します。例えばこんな感じ： 日付 費目 金額（円） 2025/02/01 食費 2000 2025/02/02 交通費 500 2025/02/03 食費 1500 2025/02/04 娯楽費 3000 2025/02/05 交通費 700 3.2 データをAzure MLにアップロード📤 Azure Machine Learning Studioにログイン データセットを作成（CSVファイルでアップロード） Azure MLの可視化ツールを使って分析開始！ 3.3 家計簿の可視化をしてみよう📈 Azure MLのデータ可視化ツールを使うと、こんなグラフが簡単に作れます！ 【例①】費目ごとの支出割合（円グラフ）📊 どの費目にお金を使っているか、一目でわかる！ 【例②】日別の支出推移（折れ線グラフ）📉 どの日にたくさん使ったかチェック！ [Read More]