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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
  • 短い章を完了

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794 コース

コース

Pythonで学ぶ統計思考(パート2)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 289件のレビュー

統計的推論の中核である2つのタスク、パラメータ推定と仮説検定を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶ財務諸表分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 128件のレビュー

Pythonで財務諸表を分析。指標を計算し、財務健全性を評価、欠損値を処理し、分析結果をわかりやすく提示します。

実践ファイナンス

4 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+
  • 167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

Power BI で始める Python 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 179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

Databricks と Python SDK

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 108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

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+
  • 463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で欠損データに対処する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 225件のレビュー

Pythonで欠損データの特定、分析、除去、そして代入(補完)方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 203件のレビュー

Hugging Faceの最新AIモデルを活用し、テキスト、画像、音声、動画を組み合わせたマルチモーダルAIや画像・動画生成を学びます。

AI

4 時間

コース

Introduction to TensorFlow in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 58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

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+
  • 200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

Power BI で学ぶ財務諸表入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 341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

Windsurf によるソフトウェア開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 515件のレビュー

Windsurfでコーディングを強化。AI搭載IDEで、構築・デバッグ・デプロイをより速く。

AI

1 時間 30 min

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+
  • 51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

コース

Google Sheetsで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 240件のレビュー

クリーンなデータ入力を実現し、マーケティングデータを可視化する動的ダッシュボードを構築する方法を学びます。

レポート/報告

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+
  • 425件のレビュー

TorchTuneを使ってLlama 3を用途に合わせてファインチューニングし、量子化など効率的な最適化手法も学びます。

AI

2 時間

コース

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 45件のレビュー

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

クラウド

1 時間

コース

Anomaly Detection in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 192件のレビュー

この4時間のコースで、データ分析の異常を検出し、Pythonの統計ツールキットを拡張します。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 308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

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 115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

R による線形回帰の推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 191件のレビュー

このコースでは、線形モデルを用いた推論の方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Great Expectationsで始めるデータ品質入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 449件のレビュー

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

4 時間

コース

ケーススタディ:Databricks Genie を使った販売分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 62件のレビュー

Databricks Genieスペースをエンドツーエンドで構築:説明、同義語、指示、テーブル関係、サンプルクエリ、監視、ベンチマーク。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Data Transformation with Polars

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 187件のレビュー

Polarsをさらに深め、テキスト操作、ローリング統計、DataFrame結合、上級解析を習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Dash と Plotly で作るダッシュボード

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 316件のレビュー

DashとPlotlyで、インタラクティブで洞察に富んだダッシュボードの作り方を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Rで学ぶ実験計画法

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 374件のレビュー

このコースでは、あらゆるデータ分析に欠かせない基本的な実験計画を学びます。

確率・統計

4 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。