データ操作
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
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データの可視化
コース
FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 392件のレビュー
FastAPIを使って、AIモデルを支えるAPIを実装し、実務要件に対応する方法を学ぶ。
AI
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+
- 1,253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
ソフトウェア開発
AI
コース
Microsoft Copilot in Word
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 126件のレビュー
WordでMicrosoft Copilotを使いこなし、執筆を高速化し、文書を即座に理解し、より効果的に共同作業しましょう。
AI
ソフトウェア開発
コース
Regular Expressions in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 188件のレビュー
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
ソフトウェア開発
機械学習
データ操作
確率・統計
コース
マーケティングのための AI
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 151件のレビュー
マーケティング向けAIを習得し、より賢いキャンペーンを計画し、質の高いコンテンツを作成し、カスタムAIエージェントを構築します。
AI
データ準備
コース
Input/Output and Streams in Java
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 376件のレビュー
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
データ準備
コース
CI/CD for Machine Learning
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 371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
レポート/報告
コース
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 43件のレビュー
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
クラウド
データ準備
実践ファイナンス
コース
Tableauで学ぶデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 808件のレビュー
データ可視化はデータアナリストに最も求められるスキルの一つです。本コースで、Tableauを用いて発見をより効果的に伝えます。
データの可視化
データリテラシー
コース
Data Transformation with Spark SQL in Databricks
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 80件のレビュー
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
データエンジニアリング
コース
pandas でデータを整形する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 782件のレビュー
DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。
データ操作
コース
Machine Learning with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 691件のレビュー
Apache Sparkでデータから予測する方法を学ぶ。決定木、ロジスティック回帰、線形回帰、アンサンブル、パイプラインを使用。
機械学習
確率・統計
データマネジメント
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。
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