データ準備
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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データ準備
コース
ケーススタディ:ExcelによるNet Revenue Management
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 274件のレビュー
Fast Moving Consumer Goods 企業で、Excel を使って Net Revenue Management 手法を実践します。
実践ファイナンス
データ操作
AI
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
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
データの可視化
コース
Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 54件のレビュー
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
データエンジニアリング
データの可視化
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
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
データ操作
コース
Pythonでのハイパーパラメータチューニング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 900件のレビュー
Pythonでの自動ハイパーパラメータ調整の手法を学ぶ。Grid、Random、Informed Searchを含む。
機械学習
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
AI
ソフトウェア開発
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
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
その他
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
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
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
実践ファイナンス
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
AI
データ準備
AI
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
機械学習
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。