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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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794 コース

コース

Rでの欠損データの扱い方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 186件のレビュー

naniarを使って、データの可視化、探索、欠損データの補完を簡単に。tidyverseに親和的な欠損データ処理アプローチ。

データ準備

4 時間

コース

SQL Serverで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 480件のレビュー

SQL Serverで日付・時刻データを扱い、時系列分析に活用する方法を学びます

データ操作

5 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
  • 4.8+
  • 593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

Alteryxで学ぶデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 870件のレビュー

データ変換のためのAlteryxを習得し、Crosstab、Transpose、ワークフロー最適化を学ぶインタラクティブなコース。

データ操作

2 時間

コース

R による可視化ベストプラクティス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 371件のレビュー

データを効果的に伝える方法を学ぶ。一般的なチャート、代替の可視化タイプ、知覚に基づくスタイル改善を概観します。

データの可視化

1 時間

コース

Tableau の計算

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 775件のレビュー

このインタラクティブなコースでは、Tableauの計算で関数を使う方法と、使うべきタイミングを学べます!

データの可視化

6 時間

コース

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 164件のレビュー

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

クラウド

30 min

コース

Python による金融のための Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 253件のレビュー

線形モデル、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークを使って、株価データの値をモデル化・予測する方法を学びます。

機械学習

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+
  • 306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

Power Apps 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 30件のレビュー

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

AI

3 時間

コース

Go-To-Market戦略の構築

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 473件のレビュー

生成AIで市場投入戦略を策定:対象業界の特定、リード獲得、ウェブサイトのキーワード最適化。

AI

1 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+
  • 665件のレビュー

デジタルトランスフォーメーションの基本を理解し、変化の速いデジタル環境で変革を推進するための考え方を身につけます。

データリテラシー

1 時間

コース

Airflow によるデータパイプラインの構築

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 65件のレビュー

TaskFlow API、アセットベースのスケジューリング、deferrable sensorsでDAGを作成し、品質チェック付きのエンドツーエンドSQL ETLパイプラインを実行します。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Google: Human-Centered AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 196件のレビュー

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

クラウド

10 min

コース

ケーススタディ:Power BI による求人市場データの分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 380件のレビュー

架空の企業を、このインタラクティブなPower BIケーススタディで支援します。 Power Query、DAX、ダッシュボードを使って、最も需要の高いデータ職を特定します!

データ操作

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+
  • 389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

Pythonで学ぶファイナンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 478件のレビュー

PythonとNumPyで、最も基本的なファイナンスの概念を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Machine Learning with PySpark

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 799件のレビュー

Apache Sparkでデータから予測する方法を学ぶ。決定木、ロジスティック回帰、線形回帰、アンサンブル、パイプラインを使用。

機械学習

4 時間

コース

AI支援の旅行計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 580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+
  • 313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

Gemini in Google Drive

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 343件のレビュー

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

AI

30 min

コース

Pythonで学ぶARIMAモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 461件のレビュー

PythonでARIMAモデルを学び、時系列解析のエキスパートを目指しましょう。

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。

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。