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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。
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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+
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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
Llama 3 のファインチューニング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
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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
レポート/報告
データ操作
データ操作
確率・統計
機械学習
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+
- 594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
データ準備
コース
Pythonで学ぶOptimization入門
- 中級スキルレベル
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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
AI
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コース
Intermediate Regression with statsmodels in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 606件のレビュー
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
確率・統計
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+
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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
コース
Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning
- 上級スキルレベル
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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
データエンジニアリング
クラウド
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データの可視化
データの可視化
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
データリテラシー
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
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
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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
Unsupervised Learning in R
- 中級スキルレベル
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This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
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AWS へのアプリケーションデプロイ
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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
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。