データ操作
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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ソフトウェア開発
データ準備
コース
Google: Enterprise Agents and Use Cases
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 233件のレビュー
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
クラウド
データマネジメント
コース
本番環境向けのMachine Learningモデル開発
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 558件のレビュー
MLOps思考へ転換し、機械学習モデルの学習、ドキュメント化、保守、スケーリングを行い、性能を最大限に引き出します。
機械学習
コース
R による Supervised Learning:回帰
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 110件のレビュー
このコースでは、線形回帰、Generalized Additive Models、Random Forests、xgboostを用いて将来の事象を予測する方法を学びます。
機械学習
実践ファイナンス
機械学習
コース
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 265件のレビュー
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
クラウド
コース
Gemini in Google Docs
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 380件のレビュー
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
AI
実践ファイナンス
コース
データストーリーテリング事例研究:グリーンビジネス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 962件のレビュー
実例でデータストーリーテリングを練習!認証済みのグリーン企業データセットで、複雑な洞察を効果的に伝える。
データリテラシー
コース
SQL Server における関数とストアドプロシージャの作成
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 452件のレビュー
SQL Server プログラミングを習得し、関数とストアド プロシージャの作成、更新、実行を学ぶ。
ソフトウェア開発
コース
Snowflake の管理、ガバナンス、コラボレーション
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 241件のレビュー
Snowflakeを大規模に安全に保護、統制、管理する方法を学ぶ。 RBAC、データマスキング、コスト監視、Time Travel、安全なデータ共有を習得。
データマネジメント
コース
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 406件のレビュー
Microsoft Fabricにデータを取り込み、Pipelines、Dataflows、Shortcuts、Semantic Models、セキュリティ、モデル更新を学習します。
その他
機械学習
データ操作
コース
Claude を使った経費監査
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 49件のレビュー
経費を細かく確認して、ポリシー違反を見つけるのにうんざりしていませんか?もう終わり!Claude Coworkで、経費規定違反の報告書を迅速かつ明確に作成。
AI
コース
ケーススタディ:Tableauで顧客解約を分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,106件のレビュー
架空企業DatabelのデータセットをTableauで分析し、顧客が解約(チャーン)する理由を特定します。
データの可視化
コース
Gemini in Google Slides
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 473件のレビュー
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
AI
確率・統計
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データ操作
実践ファイナンス
データリテラシー
コース
ケーススタディ: dbt で構築する Eコマースのデータモデル
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 526件のレビュー
実践的な現場演習で、dbtを使い生データをクリーンで信頼できるモデルへ変換する方法を学びます。
データエンジニアリング
コース
Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 274件のレビュー
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
クラウド
コース
Snowflakeにおけるデータパイプラインの自動化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 238件のレビュー
Snowflakeで、COPY INTO、Snowpipe、streams、tasks、dynamic tables、クエリ性能ツールを使い、データパイプラインを読み込み・自動化・最適化します。
データエンジニアリング
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。