データの取り込みとクリーニング
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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コース
Tableauで学ぶマーケティング分析
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 89件のレビュー
Tableauを使ってマーケティング分析をマスターする。 パフォーマンスを分析し、指標をベンチマークし、チャネル全体で戦略を最適化します。
データ準備
実践ファイナンス
コース
pandasで警察活動を分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 27件のレビュー
Stanford Open Policing Projectのデータを用い、pandasで性別が警察の行動に与える影響を分析します。
データ操作
機械学習
探索的データ分析
コース
Bond Valuation and Analysis in R
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 89件のレビュー
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
実践ファイナンス
コース
Developing R Packages
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 152件のレビュー
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
ソフトウェア開発
コース
Time Series Analysis in Tableau
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 158件のレビュー
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
データの可視化
データ操作
コース
MongoDB と LangGraph で学ぶ Text-to-Query エージェント
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 35件のレビュー
MongoDBとLangGraphで、テキストからクエリを生成するAIエージェントを使ってデータと対話する方法を学ぶ。
AI
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
コース
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 27件のレビュー
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
クラウド
コース
Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 19件のレビュー
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
クラウド
コース
ケーススタディ:Tableau で行うサプライチェーン分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 72件のレビュー
Tableauのサプライチェーン分析ケーススタディを学ぶ。 出荷、在庫管理、ダッシュボード作成に取り組み、業務改善を推進します。
データの可視化
コース
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 21件のレビュー
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
クラウド
探索的データ分析
機械学習
コース
Google DeepMind: Fine-Tune Your Model
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 17件のレビュー
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
クラウド
コース
Google: Optimize Agent Behavior
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 26件のレビュー
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
クラウド
コース
Getting Started with Google Kubernetes Engine
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 25件のレビュー
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
クラウド
コース
Rで学ぶGeneralized Additive Models (GAMs) による非線形モデリング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 62件のレビュー
GAMは、データ内の関係を、さまざまなデータサイエンスの問題に高い適応性を持つ非線形関数としてモデル化します。
確率・統計
確率・統計
データ操作
コース
Google DeepMind: Accelerate Your Model
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 20件のレビュー
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
クラウド
コース
ケーススタディ:Rで都市の時系列データを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 145件のレビュー
実データのケーススタディで、Manipulating Time Series in R で扱うトピックの理解を強化しましょう。
確率・統計
機械学習
コース
Google DeepMind: Design And Train Neural Networks
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 21件のレビュー
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
クラウド
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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