探索的データ分析
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。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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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
データ操作
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
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
確率・統計
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
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
ソフトウェア開発
レポート/報告
確率・統計
実践ファイナンス
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
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
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
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
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
ソフトウェア開発
機械学習
データの可視化
ソフトウェア開発
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
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
コース
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
- 中級スキルレベル
- 5
- 1件のレビュー
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
クラウド
データの可視化
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
確率・統計
コース
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- 中級スキルレベル
- 5
- 3件のレビュー
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
クラウド
コース
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
- 中級スキルレベル
- 5
- 6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
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
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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