データエンジニアリング
データ、AI、クラウドコース
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776 コース
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Google: Enterprise Agents and Use Cases
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 142件のレビュー
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
クラウド
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Building AI Agents with CrewAI
- 中級スキルレベル
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- 110件のレビュー
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
AI
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Sigma におけるビジュアライゼーション
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
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Sigmaチャートを作成・カスタマイズし、明快で説得力のあるデータストーリーを伝える方法を学ぶ—コーディング不要。
データの可視化
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Python による金融のための Machine Learning
- 中級スキルレベル
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線形モデル、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークを使って株式データの値をモデル化し、予測する方法を学ぶ。
機械学習
データ準備
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Rで始めるBioconductor入門
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ウイルス、菌類、人間、植物のデータセットを使って、バイオインフォマティクスに必要なBioconductorパッケージの使い方を学びましょう！
確率・統計
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エンドユーザーのための Power BI
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Power BI Serviceを使いこなし、インターフェースを習得し、的確な判断を下し、レポートの力を最大限に引き出します。
レポート／報告
データ操作
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データ操作
実践ファイナンス
データエンジニアリング
実践ファイナンス
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Azure Storage 開発
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AzureでBlob Storage、Cosmos DB、キュー、イベント駆動型サービスを使って、データを保存・保護・拡張・処理する方法を学びます。
クラウド
クラウド
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Snowflake による Generative AI 入門
- 中級スキルレベル
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Snowflake Cortex の内蔵 LLM 機能で、テキスト分析・生成や複数ステップのワークフローを行う AI アプリの構築方法を学びます。
AI
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Java で PostgreSQL データベースにクエリを実行する
- 上級スキルレベル
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JDBCでJavaをPostgreSQLに接続する。 安全なクエリの作成、トランザクション管理、大規模データセットの効率的な処理を学びます。
ソフトウェア開発
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Python で学ぶマーケットバスケット分析
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書店データでPythonによるマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、映画レコメンドの作成にも応用します。
機械学習
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Building and Optimizing Triggers in SQL Server
- 中級スキルレベル
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Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
ソフトウェア開発
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Java でのデータインポート
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JavaでTablesawライブラリを使ってデータをインポート、操作、変換する方法を学ぶ。 CSVファイル、表形式データ、複雑なJSON形式を扱います。
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Snowflake のウィンドウ関数
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Great Expectationsで始めるデータ品質入門
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PythonのGreat Expectationsで、データサイエンスとデータエンジニアリングのワークフローにおけるデータ品質を高水準で確保しましょう。
データエンジニアリング
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Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル
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Hugging Faceの最新AIモデルでテキスト・画像・音声・動画を組み合わせ、新しい画像や動画を生成しましょう。
AI
確率・統計
データの可視化
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。