データの可視化
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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729 コース
コース
ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 138件のレビュー
実データのケーススタディで、Manipulating Time Series in R で扱うトピックの理解を強化しましょう。
確率・統計
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探索的データ分析
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LlamaIndex によるエージェントワークフローの構築
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 63件のレビュー
LlamaIndexを使って、計画・検索・記憶・協働できるAIエージェントワークフローを構築します。
AI
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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+
- 153件のレビュー
Hugging Faceの最新AIモデルでテキスト・画像・音声・動画を組み合わせ、新しい画像や動画を生成しましょう。
AI
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ケーススタディ：Pythonでソフトウェアを構築する
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 273件のレビュー
Pythonで実践的なアプリを構築。OOPとソフトウェア工学の原則を練習し、クリーンで保守しやすいコードを書く。
ソフトウェア開発
データの可視化
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Azure コンピューティングソリューション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 106件のレビュー
Azureでコンテナーの仕組みを学習。レジストリ、ACI、AKSの基礎、スケーリング、監視、トラブルシューティングを含みます。
クラウド
AI
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Introduction to Julia
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 127件のレビュー
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
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String Manipulation with stringr in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 49件のレビュー
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
ソフトウェア開発
コース
Data Transformation with Polars
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 37件のレビュー
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
データ操作
実践ファイナンス
確率・統計
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Using Data Stores in AWS
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 28件のレビュー
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
クラウド
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Introduction to Power Automate
- 基礎スキルレベル
- 4.3+
- 6件のレビュー
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
AI
ソフトウェア開発
確率・統計
確率・統計
実践ファイナンス
実践ファイナンス
コース
Claude Code in Action
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 21件のレビュー
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
AI
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Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 17件のレビュー
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
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Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 55件のレビュー
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
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確率・統計
データ準備
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。
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