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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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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770 コース

コース

BigQuery入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 443件のレビュー

BigQueryの力を解き放つ:基礎を理解し、クエリを実行し、ワークフローを最適化して効率的なデータ分析を行います。

データエンジニアリング

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+
  • 289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で学ぶ正規表現

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 203件のレビュー

文字列操作を学び、正規表現を自在に使いこなせるようになりましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 76件のレビュー

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

AI

4 時間

コース

AI支援コーディング 上級編

  • 上級スキルレベル
  • 4.9+
  • 169件のレビュー

AIを上級エンジニアのパートナーとして活用し、コード分析、パフォーマンス最適化、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャの判断を学ぶ。

AI

1 時間 30 min

コース

End-to-End Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 353件のレビュー

機械学習の世界に飛び込み、エンドツーエンドのモデルを設計・学習・デプロイする方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶサンプリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 876件のレビュー

少ないデータでより正確な統計を得るため、sampling をマスターしましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Databricks における Spark SQL を使ったデータ変換

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 119件のレビュー

データパイプラインを一気通貫で構築 - クレンジング、集計からストリーミング、オーケストレーションまで。

データエンジニアリング

3 時間

コース

Rでのデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 813件のレビュー

生データから迅速かつ正確にクリーニングし、的確なインサイトへ導くスキルを身につけましょう。

データ準備

4 時間

コース

R関数入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 655件のレビュー

効率的で再利用可能な関数の書き方を学び、Rスキルをさらに高めましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

ggplot2 中級データ可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 974件のレビュー

ggplot2におけるファセット、座標系、統計機能の活用方法を学び、意味のある説明的なプロットを作成しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列解析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 136件のレビュー

この4時間のコースでは、Pythonで時系列データの基本的な分析方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Microsoft Azure の管理とガバナンスを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,315件のレビュー

データプロ向けに、Azure の Management と Governance を体系的に習得。クラウド専門性を高めるための最適な包括コース。

クラウド

2 時間

コース

AI for Sales

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 139件のレビュー

AIファーストで営業業務に取り組もう!AIを使って、見込み客開拓の自動化、パーソナライズメールの作成、CRM業務の効率化を学ぶ。

AI

1 時間 40 min

コース

NoSQL入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 830件のレビュー

NoSQLを習得しデータ基盤を強化。Snowflakeでビッグデータを扱い、PostgresのJSONでドキュメントを処理し、Redisでキー値データを管理。

データエンジニアリング

4 時間

コース

CI/CD for Machine Learning

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 407件のレビュー

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

機械学習

5 時間

コース

Rで学ぶSupervised Learning:分類

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

このコースでは、分類のための機械学習の基礎を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶクラスタ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,014件のレビュー

このコースでは、SciPy を用いた階層型クラスタリングと k-means などで、教師なし学習の基礎を学びます。

機械学習

4 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+
  • 291件のレビュー

与信申込データを整備し、機械学習とビジネスルールを適用してリスクを低減し、収益性を確保する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 367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

Pythonパッケージ開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 952件のレビュー

自作の Python パッケージを作成し、コードの再利用性を高め、他者と簡単に共有できるようにしましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Excel でのデータ検証

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 558件のレビュー

Excelのデータ検証を学び、精度を高め、ドロップダウンを作成し、在庫や受注を安心して管理しましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

学習計画を作成する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 602件のレビュー

チャットボットで目標とスケジュールに合った学習ガイドを作成。簡潔で効果的なプロンプトでスキルを伸ばしましょう。

AI

1 時間

コース

Gemini in Google Docs

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 259件のレビュー

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

AI

30 min

コース

Databricks Genie 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

Databricks Genieで平易な英語でデータに質問—スペースを構築し、ビジネス用語を整備し、品質を監視。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Tableau でデータをつなぐ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,173件のレビュー

Tableauを多様なデータソースに接続し、分析が円滑に進むようデータを適切に準備する方法を学びます。

データ準備

3 時間

コース

Google: Introduction to AI Agents

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 154件のレビュー

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

クラウド

20 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。

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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。