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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。

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345 コース

コース

scikit-learn による教師あり学習

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,424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

4 時間

コース

Claude モデル入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 708件のレビュー

Anthropic API を用い、AI アプリの構築やビジネスの課題解決に Claude を活用する方法を学びます。

その他

3 時間

コース

Python を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 7,933件のレビュー

Pythonを使って統計スキルを伸ばし、データの収集・分析・正確な結論の導き方を学習しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

SQLで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,520件のレビュー

データベースで利用可能なものを調べる方法を学ぶ:テーブル、テーブル間の関係、格納データ。

探索的データ分析

4 時間

コース

pandas によるデータの結合

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,750件のレビュー

pandasを使ってデータを結合し、複数のテーブルのデータを組み合わせる方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,389件のレビュー

PyTorchで最初のニューラルネットワークを構築し、ハイパーパラメータを調整して、分類と回帰の問題に取り組む方法を学びます。

AI

4 時間

コース

Pythonで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,967件のレビュー

Pythonで探索的データ分析(EDA)を使い、データを調査・可視化し、洞察を抽出する方法を学びます。

探索的データ分析

4 時間

コース

PostgreSQL 集計統計とウィンドウ関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 7,104件のレビュー

分析やデータエンジニアリング向けのクエリ作成を、SQLの秘密兵器・ウィンドウ関数で学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶ教師なし学習

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,095件のレビュー

scikit-learnおよびscipyを用いて、ラベル付けされていないデータセットからクラスタリング、変換、可視化を行い、そこから知見を抽出する方法について学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

PySpark入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,536件のレビュー

PySparkを習得し、ビッグデータを容易に扱えるようになろう。大規模なデータセットを処理し、クエリを実行し、最適化して、強力な分析を実現する方法を学びましょう!

データエンジニアリング

4 時間

コース

Python で学ぶ API 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,835件のレビュー

Pythonを使用したWeb APIの利用と操作の基本をご紹介しながら、APIの魅力的な世界へご案内いたします。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

PostgreSQLでデータを操作する関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 6,153件のレビュー

PostgreSQLにおいて、データの操作、処理、変換に最も重要な関数を学びましょう。

データ操作

4 時間

コース

Snowflake SQL入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,271件のレビュー

本コースでは、Snowflakeの基本的なアーキテクチャから、高度なSnowSQLテクニックの習得までを学んでいただけます。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Software Development with Claude Code

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 235件のレビュー

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,739件のレビュー

不正確なデータの診断と対処方法を学び、生データを正確な洞察へと変換するために必要なスキルを身につけましょう!

データ準備

4 時間

コース

Power BI におけるデータ変換

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,020件のレビュー

ピボット変換(解除)、転置、追加、結合といったテーブル操作の方法について学んでいただけます。カスタム列、M言語、および高度なエディターを活用して、より強力な機能を手に入れましょう。

データ操作

3 時間

コース

Docker入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,611件のレビュー

Dockerの概要について学び、データ専門家のツールキットにおけるその重要性についてご説明いたします。Dockerコンテナやイメージなどについて学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶ統計入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,022件のレビュー

統計スキルを向上させ、データの収集・分析方法、そして正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

確率・統計

4 時間

コース

データウェアハウスの基本概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,673件のレビュー

この入門的かつ概念的なコースは、データウェアハウジングの基礎を理解するお手伝いをいたします。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Rで学ぶ回帰入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,430件のレビュー

R言語を用いた回帰分析の実装、分析、解釈を通じて、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

dbt入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,383件のレビュー

本コースでは、データモデリング、変換、テスト、およびドキュメント作成のためのdbtについてご説明いたします。

データエンジニアリング

4 時間

コース

中級 Power BI データモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,358件のレビュー

Power BIにおけるマスターデータモデリングを習得しましょう。

データ操作

3 時間

コース

OpenAI API ではじめる Embeddings 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,708件のレビュー

OpenAI の埋め込みモデルで、セマンティック検索やレコメンドなど高度な AI 応用を実現しましょう。

AI

3 時間

コース

MLOpsの概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,564件のレビュー

MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。

機械学習

2 時間

コース

中級 DAX in Power BI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,874件のレビュー

Microsoft Power BIにおけるDAX計算の数々をご紹介し、その活用方法をご説明いたします。

データ操作

3 時間

コース

Introduction to LLMs in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,689件のレビュー

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

AI

3 時間

コース

GitHub Copilot を使ったソフトウェア開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 760件のレビュー

GitHub Copilotを習得し、文脈に即したコードの理解・作成・改善を実現。カスタマイズとスマート機能で生産性を高めます。

AI

1 時間 30 min

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。