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
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。
または
コース
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
機械学習
コース
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
ソフトウェア開発
データ操作
データの可視化
AI
確率・統計
機械学習
コース
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
AI
コース
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
AI
AI
データ操作
探索的データ分析
コース
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
コース
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
実践ファイナンス
データリテラシー
確率・統計
データの可視化
レポート/報告
AI
コース
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
コース
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
その他
コース
Google Sheetsで、キャッシュフロー、投資、年金、ローン返済などの基本的なビジネスモデリングを学びます。
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
探索的データ分析
データ操作
確率・統計
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。