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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。

  • 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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391 コース

コース

flexdashboard で作るダッシュボード

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 52件のレビュー

このコースでは、flexdashboard と shiny を使って静的・対話型ダッシュボードの作成方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

R による米国国勢調査データの分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 39件のレビュー

tidyverseツールを使って、米国国勢調査局のデータを素早く可視化し、探索する方法を学ぶ。

探索的データ分析

4 時間

コース

Rで学ぶ異常検知入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 31件のレビュー

外れ値を見つける統計的検定と、高度な異常スコアリング手法の使い方を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 39件のレビュー

Rで分析を用いて不正検知を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 19件のレビュー

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

クラウド

1 時間 18 min

コース

Rcpp で R コードを最適化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 14件のレビュー

C++ を活用して、R コードの実行速度を大幅に向上させましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶ自然言語処理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 41件のレビュー

Rでの自然言語処理に必須のスキルとツールを体系的に概観し、実務で活かす力を身につけます。

機械学習

4 時間

コース

ケーススタディ:TableauでのEコマース分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 66件のレビュー

Eコマースでは売上拡大と費用削減が最優先。本ケーススタディで、オンラインペット用品企業のデータを分析します。

データの可視化

3 時間

コース

Rで学ぶ製品需要の予測

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 31件のレビュー

需要の主要因を特定し、季節性を分析し、実例を通じて製品階層ごとの需要を予測する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Service Orchestration and Choreography on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 16件のレビュー

This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.

クラウド

4 時間

コース

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 18件のレビュー

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

クラウド

3 時間 30 min

コース

purrr で学ぶ中級関数型プログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 39件のレビュー

purrrで学習を深め、堅牢でクリーン、保守しやすい反復処理コードを作成しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Streamline App Development with Gemini Code Assist

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 16件のレビュー

This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.

クラウド

2 時間

コース

Work with Gemini Models in BigQuery

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 19件のレビュー

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

クラウド

1 時間

コース

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 21件のレビュー

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

クラウド

2 時間 30 min

コース

R によるレスポンスモデルの構築

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 31件のレビュー

市場反応の簡易モデルを構築し、マーケティング計画の効果を高める方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

R で学ぶネットワークデータの予測分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 36件のレビュー

ネットワーク学習と特徴量抽出により、ネットワーク内ノードのラベルを予測する方法を学びます

確率・統計

4 時間

コース

PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 21件のレビュー

広告のクリック率を予測し、Pythonで基本的な機械学習モデルを実装。より効果的な広告最適化の方法を理解しましょう。

機械学習

4 時間

コース

R で学ぶ Mixture Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 29件のレビュー

Mixture modelsを学びましょう。確率的クラスタリングと分類に使える、便利で厳密な統計フレームワークです。

確率・統計

4 時間

コース

LangChain による Retrieval-Augmented Generation

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 121件のレビュー

構造化・非構造化データソースから関連情報を取得して回答を生成する、知識に基づくLLMアプリケーションの構築方法を学びます。

AI

AI Tutor

2 時間

コース

LangChain による LLM ツール活用

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 108件のレビュー

外部ツールでLLMアプリケーションを拡張し、リアルタイムのデータ取得や計算、現実世界でのアクション実行を実現する方法を学びます。

AI

3 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。