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データ、AI、クラウドコース

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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

ケーススタディ:Tableauで学ぶHRアナリティクス

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 77件のレビュー

このケーススタディで、Tableau を用いた HR データ分析を探究しましょう。

データの可視化

3 時間

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

1 時間 30 min

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

3 時間

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

3 時間 48 min

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

4 時間

コース

Rで学ぶ金融トレーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 77件のレビュー

金融取引の基礎と、quantstrat を用いたシグナルベースのトレーディング戦略の構築方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Rで学ぶ自然言語処理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 40件のレビュー

Rでの自然言語処理に必須のスキルとツールを体系的に概観し、実務で活かす力を身につけます。

機械学習

4 時間

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

2 時間

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

4 時間

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

4 時間

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

4 時間

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

3 時間

コース

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 53件のレビュー

Pythonでアンケートデータを分析し、記述統計と推測統計の適切な使いどころを見極められるようになります。

確率・統計

4 時間

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

3 時間

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

3 時間

コース

Rで学ぶ中級正規表現

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 34件のレビュー

Rで正規表現と文字列距離を習得し、テキストデータの操作・分析などを実践的に身につけましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

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

4 時間

コース

ディフェンシブRプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 78件のレビュー

Rでディフェンシブプログラミングを学び、コードの堅牢性を高めましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

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

3 時間

コース

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 3件のレビュー

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

18 時間 15 min

コース

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9件のレビュー

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

クラウド

2 時間 6 min

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。