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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。

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728 コース

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 260件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Rで始めるテキスト分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 62件のレビュー

tidy フレームワークを用いて、R でテキストデータを分析する。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 335件のレビュー

リスクとパフォーマンスの有効な指標を算出し、望むリスク・リターンのトレードオフに最適なポートフォリオを構築する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 123件のレビュー

Google Sheetsでグラフィカルなダッシュボードを構築し、金融証券のパフォーマンスを追跡する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rによるクラスター分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 69件のレビュー

階層クラスタリングとk-meansクラスタリングの仕組みを直感的に理解し、データから洞察を引き出す方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

GCP入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 336件のレビュー

GCPの基礎を習得。Storageやデータ処理を学び、GCPでの業務モダナイゼーションを実践的に理解します。

クラウド

2 時間

コース

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 98件のレビュー

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

AI

3 時間

コース

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 42件のレビュー

このコースでは、機械学習の基本概念、たとえば予測モデルの構築と評価方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Rでの欠損データの扱い方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 135件のレビュー

naniarを使って、データの可視化、探索、欠損データの補完を簡単に。tidyverseに親和的な欠損データ処理アプローチ。

データ準備

4 時間

コース

PySpark入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 601件のレビュー

PySparkパッケージを使用して、Sparkにおける分散データ管理と機械学習の実装方法を学びましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Sigma におけるデータモデリング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 91件のレビュー

同じ結合や計算の書き直しをやめて、Sigma データモデルで、適切に管理されたスケーラブルな分析へ。

レポート/報告

2 時間

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+
  • 318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

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 175件のレビュー

Rで時系列の可視化を学び、株式選定のケーススタディで実践しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

完全自動化MLOps

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 322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

4 時間

コース

PostgreSQLでクエリ性能を改善する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 405件のレビュー

PostgreSQLのクエリを最適化し、処理時間を大幅に短縮する方法を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Javaによるテスト入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 153件のレビュー

JUnitとMockitoで効果的なテストの書き方を学び、堅牢で信頼性の高いJavaアプリを自信を持って構築しましょう。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Snowflake Management, Governance & Collaboration

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 65件のレビュー

Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.

データマネジメント

3 時間

コース

スキンケア商品のレコメンド

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 271件のレビュー

プロンプト設計力を磨き、顧客に最適なスキンケア製品を提案するチャットボットをテストし、個別最適な結果を導きます。

AI

1 時間

コース

意思決定サイエンスをひも解く

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 265件のレビュー

データに基づくフレームワークを設計し、効率的なソリューションを実装して、意思決定科学スキルを強化します。

データリテラシー

1 時間

コース

Sigma における計算

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 139件のレビュー

データを探索し、ロジックを自動化し、実践的なビジネス例でトレンドを見つける動的なSigma計算を構築します。

データ操作

2 時間

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+
  • 437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

2 時間

コース

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 138件のレビュー

RNA-Seqの差次的発現解析を使い、さまざまな疾患や条件で重要と思われる遺伝子を特定します。

確率・統計

4 時間

コース

Python で始める AWS Boto 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 206件のレビュー

AWS Botoを学び、クラウド技術でデータワークフローを最適化しましょう。

クラウド

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 94件のレビュー

時系列データの季節性やトレンドなどのパターンを可視化しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

ストリーミングの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 480件のレビュー

バッチ処理とストリーミングの違い、ストリーミングのスケーリング方法、実運用での活用例を学びます。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Pythonで学ぶアンサンブル手法

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 388件のレビュー

Pythonでbagging、boosting、stackingなどのアンサンブル手法を用い、高度で効果的な機械学習モデルの構築を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Corporate Finance Fundamentals

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 219件のレビュー

Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.

実践ファイナンス

2 時間

コース

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 344件のレビュー

Pythonで基本的な機械学習モニタリングシステムを構築するために必要な知識を一通り学べます

機械学習

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。

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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。