データの可視化
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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コース
Google: Manage Agent Memory and State
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 23件のレビュー
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
クラウド
コース
Google: Add Agent Capabilities With Tools
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 22件のレビュー
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
クラウド
コース
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 17件のレビュー
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
クラウド
コース
sparklyr を使った Spark 入門(R)
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 82件のレビュー
SparkとRのsparklyrパッケージでビッグデータ分析を実行し、Spark MLIbを4時間で学習。
データエンジニアリング
機械学習
機械学習
コース
ケーススタディ: Tableauで医療データを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 69件のレビュー
医療のケーススタディでTableauを実践。データを分析し、業務効率の洞察を得て、ダッシュボードを構築します。
データの可視化
コース
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 21件のレビュー
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
クラウド
実践ファイナンス
機械学習
コース
ケーススタディ:Tableauで行う在庫分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 64件のレビュー
在庫分析のケーススタディでTableauスキルを強化。データセットを分析し、計算フィールドを作成して、可視化を構築します。
データの可視化
コース
Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 50件のレビュー
Bioconductorを用い、人のがんデータセットでChIP-seqデータの解析と解釈を学びます。
確率・統計
コース
Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R
- 中級スキルレベル
- 4.9+
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
レポート/報告
コース
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 62件のレビュー
Daskを使ったPythonの並列処理を学び、ワークフローを拡張し、ビッグデータを効率的に扱いましょう。
ソフトウェア開発
コース
Google DeepMind: Represent Your Language Data
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 19件のレビュー
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
クラウド
コース
ケーススタディ:TableauでのEコマース分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 65件のレビュー
Eコマースでは売上拡大と費用削減が最優先。本ケーススタディで、オンラインペット用品企業のデータを分析します。
データの可視化
確率・統計
データ操作
コース
Monitoring and troubleshooting AWS
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 9件のレビュー
Monitor and troubleshoot AWS apps with Amazon CloudWatch and AWS X-Ray. Collect metrics and logs, build dashboards, set alarms, and trace requests.
クラウド
コース
Deploying Applications on AWS
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 10件のレビュー
Deploy, secure, and operate apps on AWS with Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch, and X-Ray. Hands-on prep for the DVA-C02 exam.
クラウド
ソフトウェア開発
データ操作
コース
Rで学ぶSentiment Analysis
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 96件のレビュー
肯定・否定表現や感情の意図を見抜き、説得力ある可視化で示すことで、sentiment analysis を学びます。
機械学習
コース
Google Sheetsで学ぶローン返済(アモチゼーション)
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 49件のレビュー
Google Sheetsで、財務関数と条件付き数式を用いた償還表ダッシュボードの作り方を学びます。
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
コース
ケーススタディ:Alteryxでフィットネスデータを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 56件のレビュー
実データのフィットネスデータでAlteryxスキルを磨き、ターゲット型マーケティング戦略と革新的な製品開発につなげましょう。
データ準備
コース
Automating Deployments on AWS
- 中級スキルレベル
- 5
- 5件のレビュー
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
クラウド
コース
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
- 中級スキルレベル
- 4.6+
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In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
クラウド
コース
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
- 中級スキルレベル
- 4.8+
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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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