コース
Python 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 9,164件のレビュー
Pythonでデータ分析の基礎をわずか4時間で習得しましょう。 このオンラインコースでは、Pythonのインターフェースを紹介し、よく使われるパッケージを見ていきます。
ソフトウェア開発
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、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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772 コース
データの可視化
AI
AI
データ操作
AI
コース
OpenAI APIを使いこなす
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 8,346件のレビュー
OpenAI APIを使った、AIアプリ開発の第一歩を踏み出しましょう。 ChatGPTのような人気AIアプリの幅広い機能を学びます。
AI
AI
ソフトウェア開発
コース
中級 SQL
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 36,563件のレビュー
このコースでは、それぞれのステップで実践的な練習クエリを使いながら、自分のSQLコードで今日からデータ分析するために必要なことをすべて教えます！
データ操作
ソフトウェア開発
データリテラシー
データ操作
ソフトウェア開発
コース
Claude Code 101
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,309件のレビュー
Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.
AI
コース
scikit-learn による教師あり学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 8,653件のレビュー
Pythonでscikit-learnを使って機械学習スキルを伸ばしましょう。 このインタラクティブなコースで実世界のデータセットを使い、強力な予測の作り方を学びましょう！
機械学習
AI
クラウド
データリテラシー
データエンジニアリング
データ操作
データリテラシー
AI
コース
生成 AI の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 8,712件のレビュー
生成 AI を、いかに責任を持って活用できるか学びます。 AI モデルの開発手法を理解し、社会に与える影響について一緒に考えましょう。
AI
ソフトウェア開発
機械学習
コース
大規模言語モデル（LLM）の基本
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 8,771件のレビュー
LLMの活用例、学習手法、倫理的な考慮事項、最新の研究動向を網羅したコースです。LLMの可能性をフルに理解することができます。
AI
レポート／報告
コース
SQL のデータ操作
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,610件のレビュー
データサイエンスに関わる多様な問いに答え、PostgreSQL を使って、堅牢なデータセットを準備できるよう、複雑な SQL クエリ学びます。
データ操作
コース
Power BI における DAX 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 11,671件のレビュー
計算列、テーブル、メジャーなどの Data Analysis Expressions（DAX）の基礎を学び、Power BI の知識を深めましょう。
データ操作
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理解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数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。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も必要です。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？
ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨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が必要です。
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ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。
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経験が必要です。
データサイエンスにコーディングは必要ですか？
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語として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知識のない人の場合、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のに、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。
データサイエンスの分野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。