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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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391 コース

コース

Gemini for Application Developers

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 21件のレビュー

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

クラウド

1 時間 30 min

コース

Google: Manage Agent Memory and State

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 50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

Rで学ぶSupport Vector Machines

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 107件のレビュー

このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。

機械学習

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+
  • 127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

統計的思考 ケーススタディ

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 90件のレビュー

統計的思考力を活かし、実データセットから実用的な洞察を引き出して、習得への重要な一歩を踏み出しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 47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

PostgreSQLで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 104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

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 46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

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 33件のレビュー

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

クラウド

1 時間

コース

Rで学ぶ債券の評価と分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 92件のレビュー

Rを使って債券の評価・分析モデルを構築し、金利変動から債券を守る方法を習得。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 26件のレビュー

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

クラウド

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+
  • 43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

Rによる多変量確率分布

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 56件のレビュー

多変量データを分析、可視化、モデリングする方法を学ぶ。

確率・統計

4 時間

コース

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 18件のレビュー

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

クラウド

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+
  • 84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

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 33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

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
  • 4.7+
  • 67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

Haystackで学ぶAIエージェント構築

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

Haystackで医療向けAIエージェントを構築。LLMや外部コンポーネントを連携するオープンソースフレームワークを活用します。

AI

1 時間 30 min

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+
  • 69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

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 60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

AI Infrastructure: Storage Options

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 26件のレビュー

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

クラウド

1 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。

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。