実践ファイナンス
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
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コース
PyTorch Lightning によるスケーラブルな AI モデルの構築
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 130件のレビュー
PyTorch Lightningを使ってモジュール化されたモデルを構築し、高度な最適化手法を学びながらAI開発を効率化します。
AI
データ操作
確率・統計
ソフトウェア開発
機械学習
コース
AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 35件のレビュー
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
クラウド
コース
Claude で保険金請求の却下を覆す
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 26件のレビュー
患者の医療保険請求が誤って却下されたら、証拠を素早くまとめて異議申し立てを作成。すべてClaude Coworkで!
AI
コース
Google: Optimize Agent Behavior
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 56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
データの可視化
コース
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 124件のレビュー
tidyrとpurrrパッケージをtidyverseで活用し、機械学習モデルを生成・探索・評価します。
機械学習
データ操作
コース
開発者のための AWS セキュリティ活用
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 17件のレビュー
リリースするAWSワークロードを保護:最小権限のIAM、短期間有効な認証情報、API認可、シークレット管理、暗号化、CloudTrailの証跡。
クラウド
ソフトウェア開発
コース
Weaviate ではじめる End-to-End RAG
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 22件のレビュー
WeaviateでRAGをマスター!検索用にテキストと画像を埋め込み、vector、BM25、hybrid searchを試す。
AI
コース
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 19件のレビュー
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
クラウド
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 21件のレビュー
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
クラウド
コース
pandasで警察活動を分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 32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
コース
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 50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
確率・統計
コース
Production Machine Learning Systems
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 23件のレビュー
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
クラウド
コース
AI Infrastructure: Networking Techniques
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 32件のレビュー
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
クラウド
レポート/報告
コース
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 25件のレビュー
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
クラウド
AI
コース
Developing R Packages
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 163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
実践ファイナンス
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。