データ操作
データ、AI、クラウドコース
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Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
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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。
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Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス
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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。
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ケーススタディ:Excelで学ぶネット収益マネジメント
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Fast Moving Consumer Goods 企業で、Excel を使って Net Revenue Management 手法を実践します。
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Graph RAG with LangChain and Neo4j
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
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ケーススタディ:Power BI による求人市場データの分析
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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
データの可視化
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完全自動化MLOps
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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。
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ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
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Snowflake Management, Governance & Collaboration
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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
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データリテラシー
データ操作
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OpenAI APIで学ぶマルチモーダルシステム
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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
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RNA-Seq with Bioconductor in R
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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
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Pythonで学ぶアンサンブル手法
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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。
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Corporate Finance Fundamentals
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Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
実践ファイナンス
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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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