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データ、AI、クラウドコース

重要なスキルをマスターしよう

専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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675 コース

コース

Python入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 136.8K

わずか4時間でPythonを用いたデータ分析の基礎を習得しましょう。このオンラインコースでは、Pythonインターフェースについてご紹介し、人気のパッケージを探求してまいります。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Power BI 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 56.3K

Power BIの基礎を習得し、データ可視化ソフトを使って効果的なレポートを作成しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

プロンプトエンジニアリングを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 40.1K

ChatGPTで効果的なプロンプトを書く方法を学び、今日からワークフローに活用しましょう。

AI

1 時間

コース

AIエージェント入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 39.8K

AIエージェントの基礎、構成要素、実例を学べます。コーディング不要。

AI

2 時間

コース

SQL入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 39.7K

わずか2時間で、SQLを使用したリレーショナルデータベースの作成とクエリの実行方法を学びましょう。

データ操作

AI Native

2-3 hours

コース

AI倫理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 37.6K

AIの倫理について、原則、公平性、バイアスの低減、そしてAI設計における信頼性に焦点を当てて探求します。

AI

1 時間

コース

職場向けAI入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 34.2K

AIの基礎と仕組みを学び、責任ある活用で、より賢く生産的に働く方法を身につけましょう。

AI

2-3 hours

コース

R 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 32.8K

Rにおけるデータ分析の基礎、具体的にはベクトル、リスト、データフレームなどを習得し、実際のデータセットを用いてRの実践的な練習を行います。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python 中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 30.7K

Matplotlibで可視化を作成し、pandasでDataFrameを操作して、データサイエンススキルを高めましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

データサイエンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 25.3K

コーディングを一切必要としないデータサイエンス入門

データリテラシー

2 時間

コース

Working with the OpenAI API

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 23.1K

Start your journey developing AI-powered applications with the OpenAI API. Learn about the functionality that underpins popular AI applications like ChatGPT.

AI

3 時間

コース

Excel入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 22.6K

Excelの基礎を習得し、この表計算ツールを使って効果的な分析を行いましょう。

データ操作

4 時間

コース

中級SQL

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 22.2K

実践的なクエリ演習を随所に交えながら、このコースでは、ご自身のSQLコードを用いてデータを分析するために必要な知識をすべて、今日から学べるよう指導いたします。

データ操作

Over 3 hours

コース

SQL で学ぶデータの結合

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 21.2K

SQLの知識をさらに深め、テーブルの結合、関係集合論の応用、サブクエリの操作を学びましょう。

データ操作

Over 3 hours

コース

開発者のためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 19.2K

Pythonプログラミングの基礎を習得しましょう。事前知識は不要です!

ソフトウェア開発

3 時間

コース

クラウドコンピューティングの理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 18.8K

クラウドコンピューティングの非コーディング入門書。主要な概念、用語、およびツールについて解説します。

クラウド

2 時間

コース

scikit-learn で学ぶ Supervised Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 18.8K

Pythonのscikit-learnを用いて、機械学習のスキルを磨きましょう。このインタラクティブなコースでは、実際のデータセットを活用し、強力な予測を行う方法を学んでいただけます。

機械学習

4 時間

コース

pandas で学ぶデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 18.1K

pandasでデータの取り込みとクレンジング、統計量の計算、可視化の作成方法を学びます。

データ操作

Over 3 hours

コース

人工知能を正しく理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.5+
  • 17.7K

人工知能(AI)の基本概念、例えば機械学習、深層学習、自然言語処理(NLP)、生成AIなどについて学びましょう。

AI

2 時間

コース

データエンジニアリングの理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 16.8K

データエンジニアがデータサイエンスの基盤をどう築くかを学びます。コーディング不要。

データエンジニアリング

2 時間

コース

ChatGPTを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 15.3K

ChatGPTの使い方を学びましょう。プロンプト作成のベストプラクティスを発見し、強力なAIツールの一般的なビジネス活用事例を探求しましょう。

AI

1 時間

コース

データ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 14.7K

この実践的なコースで、データに関する基礎知識を学びましょう。データ型と構造、DIKWフレームワーク、データ倫理などの基礎を学びましょう。

データリテラシー

2 時間

コース

データリテラシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 13.2K

データは私たちの身の回りにあふれております。そのため、データリテラシーは生活において欠かせないスキルとなっております。

データリテラシー

2 時間

コース

Power BI における DAX 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 13K

Power BIの知識を深めるために、計算列、テーブル、メジャーなどのデータ分析式(DAX)の基本を学びましょう。

データ操作

3 時間

コース

Excelで学ぶデータ分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.5+
  • 13K

ピボットテーブルや中級レベルの論理関数を用いたデータ分析方法を学んだ後、仮説分析や予測といったツールに進んでいきましょう。

レポート/報告

3 時間

コース

機械学習を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 12.6K

プログラミングを一切必要としない機械学習入門

機械学習

2 時間

コース

Git入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 12.3K

ソフトウェアおよびデータプロジェクトにおけるバージョン管理のためのGitの基本を学びましょう。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Power BI によるデータ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 11.3K

Power BIは、レポートやダッシュボードで使用できる強力なデータ可視化ツールです。

データの可視化

3 時間

コース

SQL でのデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 11.2K

多様なデータサイエンスの課題に対応するために必要な複雑なSQLクエリを習得し、PostgreSQLにおける分析用に堅牢なデータセットを準備します。

データ操作

4 時間

コース

Large Language Models (LLMs) の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.5+
  • 11K

LLMの応用分野、トレーニング手法、倫理的配慮、最新の研究動向を網羅した概念的なコースを通じて、LLMの真の可能性を発見してください。

AI

2 時間

FAQs

データサイエンスとは何ですか?

データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。

データサイエンスはどのように学べますか?

Python や R などのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理をマスターする必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法はたくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。

データサイエンスにはどのようなスキルが必要ですか?

数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストには Python、R、SQL などの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識が必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。

データサイエンスは何に使えますか?

職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスを使用しています。

データサイエンスは良いキャリアですか?

はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscale のデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。

データサイエンティストになるのは難しいですか?

ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの実践経験が必要です。

データサイエンスにはコーディングが必要ですか?

はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間でよく選ばれています。

データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?

事前のコーディング経験や数学的背景のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するには、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。

データサイエンス内でどのようなトピックを学習できますか?

データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。

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。