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データ、AI、クラウドコース

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79 コース

コース

職場向けAI入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 22,225件のレビュー

AIの基本的な仕組みを理解し、責任を持って活用する方法を学びます。AIを仕事に取り入れ、より効率的で生産性の高い働き方につなげましょう。

AI

AI Tutor

2 時間 30 min

コース

AI エージェント入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 26,551件のレビュー

AIエージェントの基本的な仕組みや構成要素、実際の活用方法を学びます。コーディングの知識は必要ありません。

AI

1 時間 30 min

コース

AIを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 20,387件のレビュー

機械学習、ディープラーニング、NLP、生成AIなどを含む、人工知能（AI）の基本的な概念を学びます。

AI

2 時間

コース

AI の倫理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 29,072件のレビュー

AIの基本原則を学び、公平性、バイアスの低減、信頼できるAI設計などを通じて、責任あるAI活用について理解を深めます。

AI

1 時間

コース

クラウドコンピューティング入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11,704件のレビュー

コーディング不要でクラウドコンピューティングの基本を学べる入門コースです。主要な概念、用語、ツールを理解できます。

クラウド

2 時間

コース

データリテラシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 20,518件のレビュー

データに囲まれた現代社会で、誰もが身につけておきたいデータリテラシーの基礎を学びます。

データリテラシー

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
  • 4.8+
  • 12,720件のレビュー

データエンジニアが、データサイエンスを支える基盤をどのように構築しているかを学びます。 コーディングは不要です！

データエンジニアリング

2 時間

コース

機械学習を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 12,247件のレビュー

コーディング不要で学べる、機械学習の入門コース。

機械学習

2 時間

コース

データ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,836件のレビュー

この実践的なコースでは、データの基礎を学習します。 データ型やデータ構造、DIKWフレームワーク、データ倫理など、データを扱ううえで必要な基礎知識を実践的に学びます。

データリテラシー

2 時間

コース

生成 AI の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,649件のレビュー

生成AIを責任ある形で活用するための基礎を学びます。 AIモデルがどのように開発されるのかを理解し、社会への影響についても考えます。

AI

2 時間

コース

ビジネスのための生成AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 10,108件のレビュー

ビジネスにおいて、生成AIが現在果たしている役割と、今後どのような役割を担うのかを学びます。

AI

1 時間

コース

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,073件のレビュー

代表値、散布度、確率分布、仮説検定など、統計の基礎をプログラミングなしで学べます！

確率・統計

4 時間

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+
  • 10,472件のレビュー

LLMの活用事例、学習方法、倫理上の留意点、最新の研究動向まで幅広く学び、LLMの可能性と仕組みを理解します。

AI

2 時間

コース

データ可視化への理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 13,379件のレビュー

コーディング不要のデータ可視化入門

データの可視化

2 時間

コース

データインサイトの伝達

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,069件のレビュー

データ駆動型組織は、一貫してインサイトに依拠し、行動を促し、変革を推進しています。

データリテラシー

2 時間

コース

責任あるAIの実践

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,729件のレビュー

実際のケーススタディやインタラクティブなコンテンツを取り入れたこの総合的なコースで、責任あるAIの実践方法を習得します。

AI

2 時間

コース

拡張性のあるエージェントシステム構築

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,665件のレビュー

MCPやA2Aなどを活用し、AIエージェントを大規模に展開・拡張するために必要な設計や考え方を学びます。

AI

1 時間 30 min

コース

開発者のための AI 支援コーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,558件のレビュー

AIでコーディングを加速し、コーディングアシスタントを導いて、コードの作成・テスト・ドキュメント作成を効果的に行う方法を学びます。

AI

1 時間 30 min

コース

人工知能ガバナンス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,812件のレビュー

CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを活用し、責任あるAIを構築・組み込み・拡張する。

AI

2 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+
  • 5,560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

データコミュニケーションの基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 6,230件のレビュー

スプレッドシートを見るのが好きな人なんていません！データに命を吹き込みましょう。 プレゼン力を高め、技術データを実践的な知見に変える方法を学びましょう。

データリテラシー

3 時間

コース

LLMOps の概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,595件のレビュー

LLMアプリケーションの企画からデプロイまで、LLMOpsのライフサイクルや主要な課題について学びます。

AI

1 時間

コース

ビジネスにおける AI ソリューションの実装

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,679件のレビュー

AIからビジネス価値を引き出す方法を学ぶ。 AI活用の機会を見極め、PoCの構築からソリューションの導入、AI戦略の策定までを体系的に身につけます。

AI

2 時間

コース

データストーリーテリングの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,572件のレビュー

データストーリーテリングのスキルを高め、聞き手の心を動かすストーリーの伝え方を学びます。

データリテラシー

2 時間

コース

分析上の問いの立て方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,280件のレビュー

ビジネス上の質問を適切な分析質問に変換し、最適な分析ソリューションの選び方を学びます。

データリテラシー

1 時間

コース

MLOpsの概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,038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

データ文化の導入

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 6,773件のレビュー

組織内に強固なデータ文化を築くための主要な要素を学びます。

データリテラシー

1 時間

コース

データプライバシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,444件のレビュー

データプライバシーの基本原則を理解し、プライバシーとセキュリティを守るための仕組みを実務に取り入れる方法を学びます。

データリテラシー

2 時間

コース

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,430件のレビュー

ビジネス・データ・AIを結びつけ、組織全体で効果的に展開できるAI戦略の立て方を学びます。

AI

3 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。

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