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Snowflake のデータ型と関数
- 中級スキルレベル
- 4.8+
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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
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。
または
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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
データの可視化
データ操作
コース
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
機械学習
コース
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
コース
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
コース
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
コース
tidymodelsで木ベースのモデルとアンサンブルを用い、分類と回帰の予測手法を学びます。
機械学習
コース
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
ソフトウェア開発
データ操作
コース
Pythonで、推論・行動・実世界の課題解決を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学ぶ。
AI
コース
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
機械学習
確率・統計
コース
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
ソフトウェア開発
コース
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
クラウド
確率・統計
実践ファイナンス
確率・統計
コース
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
コース
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
データ準備
確率・統計
コース
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
コース
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
コース
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
コース
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
コース
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
AI
データ準備
コース
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。