確率・統計
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
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実践ファイナンス
コース
ケーススタディ:Tableauで求人市場データを分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 634件のレビュー
このケーススタディでは、可視化手法を用いて、Data Scientist、Data Analyst、Data Engineerに最も求められるスキルを特定します。
データの可視化
レポート/報告
データ操作
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
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
データ操作
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
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
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
コース
ケーススタディ: Power BIで実践するサプライチェーン分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 215件のレビュー
このケーススタディで、Power BIを使ってサプライチェーン分析を学びます。 make vs. buy分析ツールを作成し、コストを計算して、生産量を分析します。
データの可視化
AI
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
データ準備
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
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
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
コース
Exploring Data Transformation with Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 159件のレビュー
Exploring Data Transformation with Google Cloud
クラウド
確率・統計
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
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
確率・統計
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
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
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
データの可視化
確率・統計
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。
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。