メインコンテンツへスキップ

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

無料アカウントを作成

Googleで続行その他のオプションを表示

または


続行すると、弊社の利用規約プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
729 コース

コース

ケーススタディ:Alteryxで売上データを分析する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 460件のレビュー

小売データのケーススタディで Alteryx Designer を活用し、売上分析と戦略的意思決定を強化しましょう。

データ準備

2 時間

コース

Pythonで学ぶ予測分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 221件のレビュー

このコースでは、予測のために Logistic Regression モデルを構築し、活用・提示する方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Serverless Applications with AWS Lambda

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 30件のレビュー

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

クラウド

3 時間

コース

SQL Serverで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 361件のレビュー

SQL Serverで日時データの扱い方を学び、時系列分析に活用する方法を探る

データ操作

5 時間

コース

Power BIで学ぶ野球データ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 183件のレビュー

Power BIで野球データを分析・可視化。散布図、トルネードチャート、ゲージで洞察を分かりやすく表現。

データの可視化

1 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+
  • 329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

Pythonで学ぶネットワーク分析入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 210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

Building AI Agents with CrewAI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 82件のレビュー

Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.

AI

1 時間

コース

Databricks with the Python SDK

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 78件のレビュー

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

AI

3 時間

コース

Power BI で始める Python 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 143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

Gen AI: Navigate the Landscape

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 77件のレビュー

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

クラウド

1 時間 15 min

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+
  • 60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

データ・フルーエンシー

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 273件のレビュー

データリテラシーを習得。個人と組織に必要なスキルを学び、行動を理解し、データ駆動の文化を築きましょう。

データリテラシー

2 時間

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 211件のレビュー

代表的な設計手法でSurveyの設計を学び、結果の可視化と分析まで行います。

確率・統計

4 時間

コース

R による可視化ベストプラクティス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 302件のレビュー

データを効果的に伝える方法を学ぶ。一般的なチャート、代替の可視化タイプ、知覚に基づくスタイル改善を概観します。

データの可視化

1 時間

コース

DataLab入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 108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

AI支援のレストラン計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 340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

ケーススタディ:Power BI による在庫分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 165件のレビュー

本ケーススタディでは、実務の在庫分析を題材に、Power BIでDAXと可視化を用いた解決手法を学びます。

データの可視化

5 時間

コース

ケーススタディ: Power BIで行う住宅ローン取引分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 272件のレビュー

このPower BIケーススタディでジュニアトレーダーとして住宅ローン取引を分析し、データモデリングと財務分析のスキルを高めます。

実践ファイナンス

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+
  • 91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で統計面接問題を練習しよう

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 84件のレビュー

条件付き確率、A/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフなどを復習し、次の統計面接に備えましょう。

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でデータスキルを磨きましょう

モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。