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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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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776 コース

コース

Microsoft Fabric でデータ分析環境を計画・実装する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 285件のレビュー

Microsoft Fabric のインフラを設定し、管理する方法を学びましょう。

その他

3 時間

コース

Pythonで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 202件のレビュー

Pythonで不正検知の方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Llama 3 のファインチューニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 413件のレビュー

TorchTuneでLlamaをタスク向けにファインチューニング。量子化などの効率的手法も学び、最適化された微調整を実践。

AI

2 時間

コース

DataLab入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 122件のレビュー

AI搭載のデータノートブック DataLab の基礎を学び、データ分析と探索に活用できる力を身につけます。

レポート/報告

1 時間

コース

Power BI で始める Python 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 158件のレビュー

Power BIでPythonスクリプトを使い、データ前処理、可視化、相関係数の計算を学びます。

データ操作

3 時間

コース

Pythonで学ぶBayesianデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 268件のレビュー

ベイズデータ分析の利点を学び、さまざまな実世界のユースケースに適用しましょう!

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶOptimization入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 210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

4 時間

コース

AI支援のレストラン計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 406件のレビュー

カスタマイズしたGPTと対話し、優れたプロンプト術でレストランの計画と開業を進めましょう。

AI

1 時間

コース

R による生命保険商品の評価

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 52件のレビュー

Rでキャッシュフロー評価の基礎を学び、人間の死亡データを扱い、生命保険商品を構築する。

実践ファイナンス

4 時間

コース

DVCによるデータバージョニング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 424件のレビュー

MLデータ管理のための Data Version Control を学習。セットアップを習得し、パイプラインを自動化、モデル評価をスムーズに行います。

機械学習

3 時間

コース

Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 293件のレビュー

強力な Deep Reinforcement Learning のアルゴリズムを学び、洗練・最適化手法を含めて実践します。

AI

4 時間

コース

Redshift入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 139件のレビュー

Amazon RedshiftのSQL、データ管理、最適化、セキュリティを習得しましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

コンピュータサイエンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 189件のレビュー

コンピュータの仕組みを学び、効率的なアルゴリズムを設計し、計算理論を探究して実世界の課題を解決します。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Rで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 98件のレビュー

Rで日付・時刻の解析、操作、計算の基礎を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonでデータ可視化を磨く

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 325件のレビュー

結果を効率的かつ効果的に伝える、魅力的で説得力のある可視化の作り方を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Power BI での時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 287件のレビュー

Power BIでの時系列分析を実践的に学習。実データで作業し、代表的な手法を練習します。

データの可視化

5 時間

コース

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 23件のレビュー

This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.

クラウド

8 時間

コース

意思決定モデリングを読み解く

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 203件のレビュー

意思決定モデル、分析手法、リスク管理、最適化手法で意思決定スキルを高める。

データリテラシー

1 時間

コース

shinydashboard で作るダッシュボード

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 89件のレビュー

Rで強力なshinydashboardパッケージを使い、インタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学ぶ。 視聴者向けに、動的で魅力的なビジュアライゼーションを作成します。

レポート/報告

4 時間

コース

Unsupervised Learning in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 109件のレビュー

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

機械学習

4 時間

コース

AWS へのアプリケーションデプロイ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 30件のレビュー

AWSでLambda、API Gateway、Cognito、IAM、CloudWatch、X-Rayを使ってアプリをデプロイ、保護、運用。 DVA-C02試験対策を実践的に学習。

クラウド

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。