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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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794 コース

コース

Rで学ぶSupervised Learning:分類

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 159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

Oracle SQL 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 305件のレビュー

Oracle SQLで、基礎、集計、結合、データのカスタマイズを学び、スキルを磨きましょう。

データ操作

4 時間

コース

End-to-End Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 416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

MLOpsのデプロイとライフサイクル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,053件のレビュー

このコースでは、最新のMLOpsフレームワークを学び、機械学習モデルのライフサイクルとデプロイについて理解を深めます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ画像処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 229件のレビュー

思いどおりに画像を処理・変換・操作する力を身につけましょう。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 431件のレビュー

PythonでA/Bテストの実務を学び、実験の実行と分析を習得。p値、サニティチェック、分析で意思決定を支援。

確率・統計

4 時間

コース

人事のための AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 286件のレビュー

AIと協働し、採用・人事業務・ポリシー策定への関与をより迅速かつ公平に。

AI

3 時間

コース

マーケティングのための AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 281件のレビュー

マーケティングでAIを使いこなし、キャンペーンを賢く計画し、高品質なコンテンツを作成して、独自のAIエージェントを構築しましょう。

AI

3 時間

コース

BigQuery入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 490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で学ぶ正規表現

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 230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

ビジネスのためのマーケティング分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 668件のレビュー

マーケティングアナリストがデータを活用して顧客を理解し、ビジネスの成長を促す方法を学びましょう。

リーダーシップ

2 時間

コース

R関数入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 708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

Java の入出力とストリーム

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 572件のレビュー

ファイル操作、データ処理、実践的な手法で再利用可能なクリーンコードを構築し、Javaスキルを強化。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶDeep Learning入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 234件のレビュー

ニューラルネットワークの基本と、PythonのKerasを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学びます。

AI

4 時間

コース

KNIME入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 596件のレビュー

コード不要/ローコードで、KNIME Analytics Platformを用いたデータ取得、クレンジング、分析を学びます。

データ準備

3 時間

コース

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 291件のレビュー

勾配ブースティングの基礎を学び、XGBoostで分類・回帰の課題を解く最先端の機械学習モデルを構築します。

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
  • 4.7+
  • 1,133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

Digital Transformation with Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 225件のレビュー

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

クラウド

2 時間

コース

Google Sheets のピボットテーブル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 234件のレビュー

数回のクリックでピボットテーブルを作成し、数千のデータポイントをすばやく整理する方法を学びます。

データ操作

2 時間

コース

Building AI Agents with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 79件のレビュー

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

AI

4 時間

コース

Alteryx によるデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,213件のレビュー

新旧のアナリストを問わず、Alteryx Designerでデータ準備、クリーニング、分析を習得しましょう。

データ準備

3 時間

コース

Python によるモデル検証

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,056件のレビュー

モデル検証の基礎と手法を学び、妥当性のある高性能なモデルの作成を始めましょう。

機械学習

4 時間

コース

AI for Sales

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 223件のレビュー

AIファーストで営業業務を進めよう!AIで見込み顧客の開拓を自動化し、パーソナライズしたメールを作成、CRM業務を効率化する方法を学びます。

AI

1 時間 40 min

コース

PyTorch で学ぶテキストの Deep Learning

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 866件のレビュー

PyTorchを使って、自然言語処理やテキスト生成にディープラーニングを活用する方法を学びます。

AI

4 時間

コース

AI for Consulting

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 303件のレビュー

AIでコンサルティング業務を次のステージへ引き上げる方法を学びましょう!調査・分析・コミュニケーションを、より生産的かつ効果的に。

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。

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。