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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。

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392 コース

コース

Java によるデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 66件のレビュー

Javaで統計手法、変換、検証を使ってデータクリーニングを習得し、信頼性の高いアプリを実現。

データの取り込みとクリーニング

4 時間

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

6 時間

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

4 時間

コース

Rで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 38件のレビュー

Rで分析を用いて不正検知を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

HR Analytics: Rで学ぶ従業員データの探索

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 38件のレビュー

HRアナリティクスの事例を通じて、データの操作、可視化、統計検定の方法を学びます。

探索的データ分析

5 時間

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

4 時間

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

4 時間

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

2 時間

コース

PostgreSQLで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 93件のレビュー

PostgreSQLで時系列解析を効果的に行い、実データへ応用する方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

ケーススタディ: KNIMEで行う財務分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 118件のレビュー

実データでKNIMEの金融分析を実践し、データ準備とワークフロー構築スキルを強化します。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Rで学ぶ中級ポートフォリオ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 70件のレビュー

Rでの金融スキルを高め、ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 時間

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

8 時間 15 min

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

8 時間

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

2 時間

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

5 時間 15 min

コース

Rで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

RでのA/Bテストの基礎を学習。実験設計、データ分析、結果予測、可視化による成果の提示まで身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

dplyr でプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 50件のレビュー

高度な dplyr 変換を習得し、dplyr と ggplot2 のコードを関数に組み込む方法を学びます。

データ操作

4 時間

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

7 時間

コース

Rで学ぶ特徴量エンジニアリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 149件のレビュー

機械学習モデルの特徴量エンジニアリングの原則と、Rのtidymodelsでの実装方法を学びます。

機械学習

4 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。

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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。