メインコンテンツへスキップ
ホーム

Data Analysis courses

Data analysis courses teach techniques for inspecting, cleaning, transforming, and modeling data to discover useful information, inform conclusions, and support decision-making. Build your analysis skills using technologies such as Python, R and SQL.

無料アカウントを作成

または

続行すると、弊社の利用規約プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
Group

2名以上のトレーニングをお考えですか?

DataCamp for Businessを試す

Recommended for Data Analysis beginners

Build your Data Analysis skills with interactive courses, curated by real-world experts

コース

Tableauでデータを分析する

基礎スキルレベル
4.8+
3.2K
8 時間
高度な分析と可視化により、Tableauのスキルをさらに向上させましょう。

トラック

アソシエイトデータアナリスト in SQL

52.7K
39 時間
データベースをクエリし、結果を分析するために必要なSQLスキルを習得し、SQLに精通したデータアナリストとなるための知識を身につけましょう。プログラミングの経験は一切不要です!

どこから始めればよいかわからない場合は?

アセスメントを受ける

Data Analysis のコースとトラックを閲覧

コース

R による線形回帰の推測

上級スキルレベル
4.8+
253
4 時間
このコースでは、線形モデルを用いた推論の方法を学びます。

コース

Advanced Probability: データの不確実性

上級スキルレベル
4.7+
247
2 時間
高度な確率、リスク評価、シミュレーションの直感を養い、データに基づくビジネス判断に自信を持って臨みましょう。

コース

Rで学ぶサバイバル分析

中級スキルレベル
4.7+
245
4 時間
生存時間データの扱いを学びます。事象は死亡や失業後の再就職など。生存モデルの推定・可視化・解釈を身につけます。

コース

Analyzing IoT Data in Python

中級スキルレベル
4.8+
239
4 時間
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

コース

Error and Uncertainty in Google Sheets

中級スキルレベル
4.7+
234
4 時間
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

コース

Time Series Analysis in Tableau

中級スキルレベル
4.7+
232
2 時間
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

コース

KNIMEによるデータ操作

基礎スキルレベル
4.8+
225
3 時間
KNIMEでデータ操作を自動化。結合、集計、データベースのワークフロー、高度なファイル処理を習得しましょう。

コース

Analyzing Social Media Data in Python

中級スキルレベル
4.8+
214
4 時間
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

コース

Rで学ぶネットワーク分析

中級スキルレベル
4.7+
212
4 時間
igraphでネットワークデータを分析・可視化し、threejsでインタラクティブなネットワークプロットを作成しましょう。

コース

KNIMEで学ぶデータ可視化

基礎スキルレベル
4.8+
204
2 時間
KNIMEで魅力的なデータ可視化を習得。チャート、コンポーネント、ダッシュボードの作成を網羅。

コース

R で地理空間データを可視化する

中級スキルレベル
4.5+
203
4 時間
空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

コース

Pythonで学ぶSurvival Analysis

上級スキルレベル
4.7+
197
4 時間
生存時間解析でタイム・トゥ・イベントデータを扱い、生存時間を予測します。

コース

Pythonで学ぶ推測の基礎

上級スキルレベル
4.8+
195
4 時間
Pythonでの統計的推測を学び、データに基づく妥当な結論を実践的に導く4時間コースです。

コース

PostgreSQLで学ぶ時系列分析

中級スキルレベル
4.9+
183
4 時間
PostgreSQLで時系列解析を効果的に行い、実データへ応用する方法を学びます。

コース

Rで学ぶマーケットバスケット分析

中級スキルレベル
4.8+
167
4 時間
Rでマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、小売データを解析し、映画レコメンデーションを作成します。

コース

pandasで警察活動を分析する

中級スキルレベル
4.8+
147
4 時間
Stanford Open Policing Projectのデータを用い、pandasで性別が警察の行動に与える影響を分析します。

コース

Data Transformation with Polars

中級スキルレベル
4.9+
144
4 時間
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

コース

Discrete Event Simulation in Python

上級スキルレベル
4.7+
139
4 時間
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

Data Analysis の関連リソース

ブログ

How to Become a Data Analyst in 2026: 5 Steps to Start Your Career

Learn how to become a data analyst and discover everything you need to know about launching your career, including the skills you need and how to learn them.
Elena Kosourova's photo

Elena Kosourova

15 分

ブログ

30 Data Analytics Projects for All Levels in 2026

Explore our list of data analytics projects for beginners, final-year students, and professionals. The list consists of guided/unguided projects and tutorials with source code.
Abid Ali Awan's photo

Abid Ali Awan

13 分

チュートリアル

Alteryx Tutorial: A Comprehensive Hands-On Guide for Data Analytics

Dive into our detailed Alteryx tutorial and learn how this powerful data analytics tool can transform your data handling experience. This guide covers everything from installation to advanced workflow automation in Alteryx, making it the perfect resource for beginners and seasoned data professionals alike.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

11 分


Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

Frequently asked questions

Is data analysis easy to learn?

It’s different for everyone. Some people pick up data analysis very quickly, while others need a bit more time. The underlying theory and concepts are not hard to understand (or highly technical), but you’ll need to learn a few popular data analysis tools. 

This includes SQL and databases, a programming language such as Python or R, spreadsheets and Excel, and software such as Power BI or Tableau. 

It might sound like a lot, but each technology is easy to learn individually, especially when you choose data analysis courses from a dedicated online training provider like DataCamp.

Has AI changed the role or need for data analysts?

AI is indeed transforming the data analyst's role. Rather than replacing them, it has automated repetitive tasks, freeing analysts to focus on complex issues, interpret AI results, and strategize. Although AI aids in data analysis, human supervision for training and adjusting AI models remains crucial. Thus, AI is changing the analyst role but increased its importance.

Which data analysis course is the best?

We only release courses that meet our high quality standards, which is why DataCamp is known as a leading platform for learning data analysis! That being said, our Data Analyst with Python Career Track is one of our most popular, comprehensive course programs for acquiring the skills to become a data analyst from scratch.

How can I become a data analyst quickly?

To become a data analyst quickly, a structured learning path like DataCamp's Career Tracks is beneficial. For example, programs such as our Data Analyst with Python and Data Analyst with Power BI Tracks are designed to gradually upskill you in the various concepts, technologies and processes required to be a data analyst.

And importantly, becoming a data analyst requires dedication and consistency in learning, while embracing a positive attitude towards problem-solving. Applying your knowledge to real-world projects helps solidify concepts, and creating a data portfolio to showcase these projects can demonstrate your proficiency to potential employers.

See our 'How to become a data analyst' article for further guidance.

How can online courses help you learn data analytics?

DataCamp's courses provide a flexible and convenient way to learn data analytics at your own pace. Our data analytics courses, taught by industry experts, offer interactive exercises and practical projects that help you apply theoretical concepts to real-world scenarios.

Do I need a background in programming to start learning data analytics?

No, you don't need a programming background to start learning data analytics. Our beginner courses, such as Introduction to SQL and Analyzing Data in Tableau, are designed to accommodate beginners and gradually introduce programming concepts, if needed.

What jobs can you get with data analysis skills?

With data analysis skills in your technical tool kit, you have plenty of job options:

  • Data analyst
  • Database administrator
  • Systems analyst
  • Business intelligence
  • Digital marketer
  • Data scientist
  • Financial analyst
  • And many more!

Because the modern business world is data-driven, people with data analysis skills find it easy to get work in an eclectic mix of industries and sectors.

Are data analysis skills in demand?

Yes, data analysts are some of the most in-demand professionals worldwide. Data from the US Bureau of Labor Statistics suggest the number of jobs for analysts is expected to grow by 23% between 2021 and 2031.

How can I prove my data analysis skills to employers?

To prove your data analysis skills to employers, you can complete our industry recognized Data Analyst Certification. This certification showcases your data analysis knowledge using SQL and either Python or R.

What tools and software are commonly used in data analytics?

Common tools in data analytics include Excel, SQL, Python, R, Tableau, and Power BI. These tools help in data manipulation, analysis, and visualization.

その他のテクノロジーとトピック

テクノロジー

DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう

モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。