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+
- 615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
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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776 コース
クラウド
ソフトウェア開発
データの可視化
AI
その他
データの可視化
コース
Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 29件のレビュー
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
データエンジニアリング
データ操作
データリテラシー
確率・統計
確率・統計
コース
spaCyで学ぶNatural Language Processing
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 677件のレビュー
spaCyの基本操作を習得し、自然言語処理モデルを学習。非構造化データから情報を抽出し、パターンをマッチングします。
機械学習
コース
Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 273件のレビュー
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
完全自動化MLOps
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 382件のレビュー
MLOpsのアーキテクチャ、CI/CD/CM/CT手法と自動化パターンを学び、継続的に価値を生むMLシステムの運用・デプロイを習得。
機械学習
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+
- 43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
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+
- 253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
データの可視化
データマネジメント
機械学習
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+
- 878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
実践ファイナンス
コース
AWS でのアプリケーション開発
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 31件のレビュー
AWSでAPI Gateway、Lambda、SQS、SNS、EventBridge、Kinesisを使ってクラウドアプリを構築。 DVA-C02試験に向けて、サーバーレスとイベント駆動パターンを習得。
クラウド
コース
Machine Learning with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 760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
データリテラシー
ソフトウェア開発
コース
Azure コンピューティングソリューション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 190件のレビュー
Azureでコンテナーの仕組みを学習。レジストリ、ACI、AKSの基礎、スケーリング、監視、トラブルシューティングを含みます。
クラウド
AI
コース
Building Marketing Workflows with n8n
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 103件のレビュー
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
AI
コース
OpenAI APIで学ぶマルチモーダルシステム
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 509件のレビュー
OpenAIのテキストと音声モデルでマルチモーダルシステムを構築し、エンドツーエンドのカスタマーサポートChatbotも実装しましょう。
AI
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。