メインコンテンツへスキップ

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

無料アカウントを作成する

Googleで登録その他のオプションを表示

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。
37 コース

コース

ファイナンスのためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 552件のレビュー

Pythonスキルを磨いて、金融業界でキャリアアップ。 リスト、配列、データの可視化を活用して、財務分析を身につけましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Excel を使った財務モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,215件のレビュー

Excelを用いた財務モデリングについて学びましょう。キャッシュフロー、シナリオ分析、時間価値、資本予算編成などを含みます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Intermediate Python for Finance

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,104件のレビュー

Finance向けのPythonスキルを発展。datetime、if文、DataFrameなどの使い方を学び、実務力を強化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Power BIで学ぶファイナンス分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 595件のレビュー

Power BIで財務分析を行う方法や、既存の財務スキルをPower BIのデータ可視化に活かす方法を学びます。

実践ファイナンス

6 時間

コース

金融のためのR入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 110件のレビュー

listsやdata framesなどの基本データ構造を学び、金融の具体例で直ちに活用します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 424件のレビュー

リスクとパフォーマンスの有効な指標を算出し、望むリスク・リターンのトレードオフに最適なポートフォリオを構築する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶ金融トレーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 325件のレビュー

Pythonで独自のトレード戦略を実装し、バックテストとパフォーマンス評価を行いましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonでの金融データのインポートと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 72件のレビュー

このコースでは、Pythonで多様なツールやデータ源を用いて金融データを取り込み、管理する方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 327件のレビュー

与信申込データの整備から、機械学習とビジネスルールによるリスク低減・収益性確保までを学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 403件のレビュー

ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。

実践ファイナンス

4 時間

コース

金融のための中級R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

Rでの日付の扱いを学び、if文・ループ・関数を金融の例で実践的に探究します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Pythonで学ぶ定量的リスク管理

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 281件のレビュー

Pythonで2008年の金融危機を分析し、リスク管理やバリュー・アット・リスクなどを学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶファイナンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 478件のレビュー

PythonとNumPyで、最も基本的なファイナンスの概念を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Corporate Finance Fundamentals

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 271件のレビュー

資本投資、WACC、株主価値などの主要な金融概念を学びましょう。

実践ファイナンス

2 時間

コース

Pythonで学ぶ財務諸表分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 128件のレビュー

Pythonで財務諸表を分析。指標を計算し、財務健全性を評価、欠損値を処理し、分析結果をわかりやすく提示します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Power BI で学ぶ財務諸表入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 341件のレビュー

Power BIで損益計算書と貸借対照表の活用方法を学ぶ

実践ファイナンス

4 時間

コース

R による生命保険商品の評価

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 55件のレビュー

Rでキャッシュフロー評価の基礎を学び、人間の死亡データを扱い、生命保険商品を構築する。

実践ファイナンス

4 時間

コース

ケーススタディ: Power BIで行う住宅ローン取引分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 328件のレビュー

このPower BIケーススタディでジュニアトレーダーとして住宅ローン取引を分析し、データモデリングと財務分析のスキルを高めます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 142件のレビュー

Google Sheetsでグラフィカルなダッシュボードを構築し、金融証券のパフォーマンスを追跡する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

ビジネス・バリュエーション入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 187件のレビュー

実務応用とケーススタディで、割引キャッシュフロー(DCF)を用いた企業評価を学びます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 213件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶ株式評価

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 74件のレビュー

株式評価の基礎を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 95件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶ定量的リスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

リスク要因リターン系列を扱い、その経験的特性を調べ、Value-at-Riskを推定します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Pythonで学ぶ債券の評価と分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 82件のレビュー

債券の仕組み、価格算定、主要リスク評価を、numpy と numpy-financial を用いて学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 164件のレビュー

FinanceとRのスキルを活用し、金融ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 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。

DataCamp for Mobileでデータスキルを伸ばしましょう

モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。