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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
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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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
探索的データ分析
コース
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
クラウド
確率・統計
機械学習
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
クラウド
ソフトウェア開発
機械学習
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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
機械学習
確率・統計
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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
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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
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
クラウド
ソフトウェア開発
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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
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Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
クラウド
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
クラウド
データの可視化
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
クラウド
確率・統計
確率・統計
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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
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
クラウド
コース
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
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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
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信頼性の高い構造化出力、会話履歴の保持、リアルタイムストリーミングを備えた対話型LLMアプリの構築を学びます。
AI
コース
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
AI
AI
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。