データ操作
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する
Googleで登録その他のオプションを表示または
コース
Claude で進めるプロダクトローンチ計画
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 34件のレビュー
ローンチ週の混乱にうんざりしていませんか?Claude Coworkで、1回のセッションで製品ローンチ一式を計画・執筆。
AI
コース
AWS でのデプロイの自動化
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 31件のレビュー
AWS CodePipeline、CodeBuild、CodeDeployでCI/CDパイプラインを構築するスキルを習得。 blue/greenおよびcanaryリリースを自動化し、CloudFormationでインフラを定義。
クラウド
コース
Introduction to Data Engineering on Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 56件のレビュー
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
クラウド
コース
Tableauで学ぶマーケティング分析
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 103件のレビュー
Tableauを使ってマーケティング分析をマスターする。 パフォーマンスを分析し、指標をベンチマークし、チャネル全体で戦略を最適化します。
データ準備
データの可視化
コース
Google: Create Your First Gemini Enterprise Application
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 172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.
クラウド
データの可視化
その他
コース
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 40件のレビュー
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
クラウド
AI
データ操作
レポート/報告
確率・統計
確率・統計
データ準備
データの可視化
コース
ケーススタディ:Power BI でヘルスケアデータを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 312件のレビュー
医療のケーススタディでPower BIを実践。データを分析し、業務効率の洞察を得て、ダッシュボードを構築します。
データの可視化
コース
AWS Lambda によるサーバーレスアプリケーション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 63件のレビュー
AWS Lambdaでサーバーレスアプリを構築、デプロイ、最適化。 ライブAWS Consoleで、イベント処理、エラー処理、並行処理、安全なデプロイを習得。
クラウド
ソフトウェア開発
データの可視化
ソフトウェア開発
AI
コース
Snowflake のウィンドウ関数
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 600件のレビュー
Snowflakeのウィンドウ関数を使い、ランキング、パーティション、ローリング計算で複雑なデータ問題を解決します。
データ操作
データの可視化
機械学習
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
クラウド
コース
Polars によるデータパイプラインのスケーリングと最適化
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 148件のレビュー
本番対応のパフォーマンスに向けて、Polarsデータパイプラインの最適化、スケーリング、テストを学ぶ。
データ操作
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。