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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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729 コース

コース

Python による顧客分析と A/B テスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 103件のレビュー

Pythonを使ってA/Bテストを作成・実行・分析し、先手を打ったビジネス判断を行う方法を学ぶ。

確率・統計

4 時間

コース

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

クラウド

3 時間 12 min

コース

sparklyr を使った Spark 入門(R)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 81件のレビュー

SparkとRのsparklyrパッケージでビッグデータ分析を実行し、Spark MLIbを4時間で学習。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Pythonで学ぶ財務諸表分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 111件のレビュー

Pythonで財務諸表を分析。指標を計算し、財務健全性を評価、欠損値を処理し、分析結果をわかりやすく提示します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Google Sheetsで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 215件のレビュー

クリーンなデータ入力を実現し、マーケティングデータを可視化する動的ダッシュボードを構築する方法を学びます。

レポート/報告

4 時間

コース

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 94件のレビュー

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

AI

3 時間

コース

Rで学ぶネットワーク分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 120件のレビュー

igraphでネットワークデータを分析・可視化し、threejsでインタラクティブなネットワークプロットを作成しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Tidyverseによるデータコミュニケーション

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 193件のレビュー

tidyverseツールの力を活用し、結果を伝える出版品質のグラフィックとカスタムスタイルのレポートを作成します。

データの可視化

4 時間

コース

コンピュータサイエンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 166件のレビュー

コンピュータの仕組みを学び、効率的なアルゴリズムを設計し、計算理論を探究して実世界の課題を解決します。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

意思決定モデリングを読み解く

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 170件のレビュー

意思決定モデル、分析手法、リスク管理、最適化手法で意思決定スキルを高める。

データリテラシー

1 時間

コース

ビジネス・バリュエーション入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 157件のレビュー

実務応用とケーススタディで、割引キャッシュフロー(DCF)を用いた企業評価を学びます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

Introduction to Scala

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 135件のレビュー

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

ソフトウェア開発

3 時間

コース

pandasで効率的にコードを書く

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 150件のレビュー

pandasで効率的な手法を学び、Pythonコードを最適化しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python でチャットボットを作る

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 145件のレビュー

ルールベースシステムと機械学習を使った会話ボット構築の基礎を学ぶ

機械学習

4 時間

コース

R による数値データの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 100件のレビュー

このコースでは、数値データに対する統計的推論の手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Building Recommendation Engines with PySpark

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 233件のレビュー

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

機械学習

4 時間

コース

Advanced Probability: データの不確実性

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 147件のレビュー

高度な確率、リスク評価、シミュレーションの直感を養い、データに基づくビジネス判断に自信を持って臨みましょう。

確率・統計

2 時間

コース

R によるカテゴリカルデータの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 107件のレビュー

このコースでは、カテゴリカルデータに対して統計手法を活用する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Azure API Management

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 64件のレビュー

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

クラウド

3 時間

コース

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 83件のレビュー

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

データの取り込みとクリーニング

3 時間

コース

Azure Storage 開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 76件のレビュー

AzureでBlob Storage、Cosmos DB、キュー、イベント駆動型サービスを使って、データを保存・保護・拡張・処理する方法を学びます。

クラウド

3 時間

コース

Redshift入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 103件のレビュー

Amazon RedshiftのSQL、データ管理、最適化、セキュリティを習得しましょう。

データエンジニアリング

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。

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