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Gen AI Apps: Transform Your Work
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 316件のレビュー
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
クラウド
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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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
クラウド
データ操作
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Replitで学ぶバイブコーディング。 Typeformクローンのようなアプリを構築し、Replitアプリのセキュリティ対策とデプロイを習得。
AI
実践ファイナンス
確率・統計
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PythonのSQLを使用して、Sparkにおけるデータの操作方法と機械学習の特徴量セットの作成方法を学びましょう。
データ操作
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Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
AI
確率・統計
コース
Cursorで本番環境対応のコードを構築する。 AIプロンプト、リファクタリング、テスト、高度なワークフローを習得する。
AI
コース
ノーコードでCopilot Studioのエージェントとフローを構築し、定型的な質問への回答、アクションの実行、承認済みソースの引用を実現します。
AI
確率・統計
コース
tidyverseツールの力を活用し、結果を伝える出版品質のグラフィックとカスタムスタイルのレポートを作成します。
データの可視化
探索的データ分析
コース
Google Agent Development Kit(ADK)を使い、カスタマーサポート向けAIアシスタントを段階的に構築します。
AI
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
データの可視化
確率・統計
コース
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
クラウド
コース
堅牢で本番運用に耐えるn8n自動化を設計し、APIからデータを取得してバッチ処理やエラー対応を行い、スケジュールに沿って無人実行する方法を学びます。
AI
コース
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
AI
コース
NoSQLを習得しデータ基盤を強化。Snowflakeでビッグデータを扱い、PostgresのJSONでドキュメントを処理し、Redisでキー値データを管理。
データエンジニアリング
データの可視化
データエンジニアリング
ソフトウェア開発
コース
ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。
実践ファイナンス
データの可視化
データマネジメント
AI
クラウド
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。