データの可視化
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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クラウド
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
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Snowflake による Generative AI 入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 399件のレビュー
Snowflake Cortexの組み込みLLM関数を使い、テキスト分析・生成や複数ステップのワークフローに対応する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
- 4.7+
- 169件のレビュー
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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Azure Storage 開発
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 178件のレビュー
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
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Rで作るShiny Webアプリケーション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 232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
コース
Building Generative AI Apps to Talk to Your Data
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 40件のレビュー
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
AI
コース
Java でのデータインポート
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 140件のレビュー
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。
ソフトウェア開発
コース
Pythonで学ぶOptimization入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 233件のレビュー
PythonのSciPyとPuLPで、基礎から制約付き・高度な最適化まで、実務の最適化問題を解く力を身につけます。
ソフトウェア開発
コース
Rで始めるBioconductor入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 140件のレビュー
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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コース
Sigma で始める AI アプリ入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 225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
確率・統計
コース
Google: Agent Fundamentals
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 160件のレビュー
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
クラウド
データエンジニアリング
コース
Power BI での時系列分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 312件のレビュー
Power BIで時系列データを分析する方法を学べる実践的なコースです。 実データセットで、よく使われる手法を練習しましょう。
データの可視化
コース
Graph RAG with LangChain and Neo4j
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 135件のレビュー
Graph RAGとhybrid RAGで、より正確で信頼性の高いRAGシステムを構築する。
AI
コース
Advanced Data Engineering with Snowflake
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 41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
データの取り込みとクリーニング
コース
Claude で学ぶリードの選定とスコアリング
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 42件のレビュー
流入リードを前に、何から始めればいいか迷っていませんか?Claude Coworkでリードをスコアリングし、質の高い優先順位付き候補リストを作成しましょう。
AI
コース
Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 37件のレビュー
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
データエンジニアリング
コース
Azure ソリューションの監視とトラブルシューティング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 150件のレビュー
Azure Monitor、Application Insights、Log Analytics を使って、Azure アプリケーションの監視、診断、最適化方法を学びます。
クラウド
コース
Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 284件のレビュー
tidymodelsで木ベースのモデルとアンサンブルを使い、分類・回帰の予測方法を学びます。
機械学習
確率・統計
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Azure イベントベース・メッセージベースソリューションの開発
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 149件のレビュー
Azureのメッセージングサービスと実践的な統合を使って、スケーラブルなイベント駆動アーキテクチャを設計する方法を学びます。
クラウド
機械学習
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。