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データ、AI、クラウドコース

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728 コース

コース

Snowflake のデータ型と関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 479件のレビュー

Snowflake データ型と関数を学び、テキスト、数値、日付を操作しながら、カスタム関数とピボットテーブルを作成します。

データ操作

3 時間

コース

Seaborn による中級データ可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 427件のレビュー

Seabornの高度な可視化ツールを使って、美しく情報豊かなビジュアルを簡単に作成します。

データの可視化

4 時間

コース

Polars入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 391件のレビュー

高速なデータ操作が可能なPythonライブラリPolarsで、データの変換、クレンジング、分析を効率的に行う方法を学びます。

データ操作

3 時間

コース

Machine Learning モニタリングの基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 457件のレビュー

本番環境での機械学習モデル監視の課題(データ/コンセプトドリフト)と、劣化への対処手法を学びます。

機械学習

2 時間

コース

Pythonで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 189件のレビュー

Pythonで不正検知の方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

エンドユーザーのための Power BI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 307件のレビュー

Power BI Serviceを使いこなし、インターフェースを習得し、的確な判断を下し、レポートの力を最大限に引き出します。

レポート/報告

1 時間

コース

AI支援コーディング 上級編

  • 上級スキルレベル
  • 4.9+
  • 60件のレビュー

AIを上級エンジニアのパートナーとして活用し、コード分析、パフォーマンス最適化、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャの判断を学ぶ。

AI

1 時間 30 min

コース

R における Generalized Linear Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 190件のレビュー

Generalized Linear Modelコースで、回帰の幅を広げ、logistic回帰とPoisson回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで扱う地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 273件のレビュー

このコースでは、空間データをPythonデータサイエンスのワークフローに統合する方法を学べます。

データ操作

4 時間

コース

Unsupervised Learning in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 100件のレビュー

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶ実験計画法

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 326件のレビュー

このコースでは、データ分析に不可欠な基礎的な実験計画法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Optimizing Code in Java

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 191件のレビュー

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 80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

1 時間

コース

Tableauで学ぶ統計手法

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 636件のレビュー

Tableauの組み込み統計関数で、レポート作成スキルを次のレベルへ。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ確率の基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 445件のレビュー

このコースでは、確率変数、分布、条件付けの概念を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Building Web Applications with Shiny in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 214件のレビュー

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 444件のレビュー

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

データ準備

4 時間

コース

Pythonで学ぶ確率の基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 201件のレビュー

確率変数、平均と分散、確率分布、条件付き確率など、確率の基礎概念を学習します。

確率・統計

5 時間

コース

Introduction to TensorFlow in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 53件のレビュー

ニューラルネットワークの基礎と、TensorFlowを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学ぶ。

機械学習

4 時間

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+
  • 65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

3 時間

コース

デジタルトランスフォーメーションを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 542件のレビュー

デジタルトランスフォーメーションの世界に踏み込み、急速に変化するデジタル環境で変革を導く人材になる力を身につけましょう。

データリテラシー

1 時間

コース

Snowflake のウィンドウ関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 476件のレビュー

Snowflakeのウィンドウ関数を使い、ランキング、パーティション、ローリング計算で複雑なデータ問題を解決します。

データ操作

3 時間

コース

Pythonで学ぶOptimization入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 184件のレビュー

PythonのSciPyとPuLPで、基礎から制約付き・高度な最適化まで、実務の最適化問題を解く力を身につけます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AI支援の旅行計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 443件のレビュー

WanderBotで旅行計画を極めましょう。適切なプロンプト作成で自信を高め、次の旅を効率化します。

AI

1 時間

コース

Rで学ぶ中級データインポート

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 269件のレビュー

あらゆる形式のデータを解析。フラットファイル、統計ソフト、データベース、Web上のデータまで対応します。

データ準備

3 時間

コース

R による Supervised Learning:回帰

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 99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

4 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。

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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。