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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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  • 実践的な経験を積む
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392 コース

コース

R による米国国勢調査データの分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 38件のレビュー

tidyverseツールを使って、米国国勢調査局のデータを素早く可視化し、探索する方法を学ぶ。

探索的データ分析

4 時間

コース

flexdashboard で作るダッシュボード

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 51件のレビュー

このコースでは、flexdashboard と shiny を使って静的・対話型ダッシュボードの作成方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

Rで学ぶソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 90件のレビュー

Twitterデータを抽出・可視化し、感情分析とネットワーク分析を実施。ツイートの位置情報も地図上に可視化します。

データ操作

4 時間

コース

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 10件のレビュー

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

クラウド

3 時間 32 min

コース

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 9件のレビュー

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

クラウド

3 時間 30 min

コース

Rによる多変量確率分布

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 42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

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 11件のレビュー

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

クラウド

1 時間 18 min

コース

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 7件のレビュー

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

クラウド

1 時間

コース

Rcpp で R コードを最適化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 12件のレビュー

C++ を活用して、R コードの実行速度を大幅に向上させましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R によるビジネスプロセス分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 43件のレビュー

Rでビジネスプロセスを分析し、膨大なイベントデータから実用的なインサイトを抽出する方法を学ぶ。

レポート/報告

4 時間

コース

Rで学ぶ製品需要の予測

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 30件のレビュー

需要の主要因を特定し、季節性を分析し、実例を通じて製品階層ごとの需要を予測する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ株式評価

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 65件のレビュー

株式評価の基礎を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

クラウド

1 時間

コース

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

クラウド

2 時間 30 min

コース

Introduction to Security in the World of AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 15件のレビュー

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

クラウド

1 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 7件のレビュー

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

クラウド

4 時間 30 min

コース

Work with Gemini Models in BigQuery

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 14件のレビュー

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

クラウド

1 時間

コース

purrr で学ぶ中級関数型プログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 36件のレビュー

purrrで学習を深め、堅牢でクリーン、保守しやすい反復処理コードを作成しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R による並列プログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 76件のレビュー

Rで並列計算の力を引き出し、データ分析力を強化。計算を高速化し、大規模データを効率よく処理しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R で学ぶ Mixture Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 25件のレビュー

Mixture modelsを学びましょう。確率的クラスタリングと分類に使える、便利で厳密な統計フレームワークです。

確率・統計

4 時間

コース

Production Machine Learning Systems

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 5件のレビュー

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

クラウド

16 時間

コース

Juliaで学ぶデータ可視化入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 31件のレビュー

Juliaでデータ可視化をマスター。目的に合った使い方を理解し、見栄えの良いプロットを作成できるようになります。

データの可視化

4 時間

コース

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 6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で学ぶ異常検知入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 26件のレビュー

外れ値を見つける統計的検定と、高度な異常スコアリング手法の使い方を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 6件のレビュー

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

クラウド

30 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。