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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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776 コース

コース

Introduction to TensorFlow in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 57件のレビュー

ニューラルネットワークの基礎と、TensorFlowを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学ぶ。

機械学習

4 時間

コース

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 76件のレビュー

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

クラウド

1 時間

コース

GCP入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 367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

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+
  • 347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

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+
  • 405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

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+
  • 321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

Sigma におけるデータモデリング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 145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

Pythonで学ぶネットワーク分析入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 228件のレビュー

NetworkX を用いてネットワークを分析・可視化し、構造を理解するスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Sigma における計算

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 210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

AI支援による製品ローンチ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 397件のレビュー

生成AIを活用し、EVメーカーの市場動向を分析し、戦略的な参入計画を策定します。

AI

1 時間

コース

Sigma で始める AI アプリ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 191件のレビュー

コード不要。Sigmaでユーザー入力とアクションを活用し、洗練されたUIでインタラクティブなAIアプリを構築しましょう。

レポート/報告

2 時間

コース

Databricks と Python SDK

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 96件のレビュー

PythonでDatabricksをマスター:認証、クラスター管理、ジョブ自動化、AIモデルのプログラムクエリを学習。

AI

3 時間

コース

Rで作るShiny Webアプリケーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 229件のレビュー

ShinyはRでインタラクティブなWebアプリを簡単に作成でき、チームでデータをダッシュボードや可視化として探索可能。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

PySpark入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 636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

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 122件のレビュー

Graph RAGとハイブリッドRAGで、より正確で信頼性の高いRAGシステムを構築する。

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶSentiment Analysis

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 472件のレビュー

顧客は製品に満足していますか、それともサービスに不満がありますか?エンドツーエンドの感情分析の実施方法を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Pythonでの金融データのインポートと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 65件のレビュー

このコースでは、Pythonで多様なツールやデータ源を用いて金融データを取り込み、管理する方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Power BI で学ぶ財務諸表入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 322件のレビュー

Power BIで損益計算書と貸借対照表の活用方法を学ぶ

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rによる推測の基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 58件のレビュー

統計的推測と呼ばれる手法で、サンプルから母集団について結論を導く方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Tableauで学ぶ統計手法

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 695件のレビュー

Tableauの組み込み統計関数で、レポート作成スキルを次のレベルへ。

確率・統計

4 時間

コース

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 38件のレビュー

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

クラウド

3 時間 41 min

コース

Advanced Data Engineering with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 30件のレビュー

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

データエンジニアリング

3 時間

コース

Pythonで学ぶARIMAモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 430件のレビュー

PythonでARIMAモデルを学び、時系列解析のエキスパートを目指しましょう。

機械学習

4 時間

コース

AWS Lambda によるサーバーレスアプリケーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 46件のレビュー

AWS Lambdaでサーバーレスアプリを構築、デプロイ、最適化。 ライブAWS Consoleで、イベント処理、エラー処理、並行処理、安全なデプロイを習得。

クラウド

3 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+
  • 149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

Introduction to Power Apps

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.

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。