メインコンテンツへスキップ

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


続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
794 コース

コース

AI支援のレストラン計画

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 439件のレビュー

カスタマイズしたGPTと対話し、優れたプロンプト術でレストランの計画と開業を進めましょう。

AI

1 時間

コース

Pythonで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 209件のレビュー

Pythonで不正を検知する方法を学ぶ。

機械学習

4 時間

コース

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 157件のレビュー

RNA-Seqの差次的発現解析を使い、さまざまな疾患や条件で重要と思われる遺伝子を特定します。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶARIMAモデル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 341件のレビュー

Rで時系列データにARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルを適合させ、専門的スキルを身につけましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Rによるクラスター分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 79件のレビュー

階層クラスタリングとk-meansクラスタリングの仕組みを直感的に理解し、データから洞察を引き出す方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶアンサンブル手法

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 445件のレビュー

Pythonでbagging、boosting、stackingなどのアンサンブル手法を用い、高度で効果的な機械学習モデルの構築を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶサバイバル分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 223件のレビュー

イベント発生までの時間データの扱い方を学ぶ。 イベントには、死亡や失業後の就職などがあります。 生存モデルの推定・可視化・解釈を学びましょう!

確率・統計

4 時間

コース

ケーススタディ: Power BIで行う住宅ローン取引分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 329件のレビュー

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

3 時間

コース

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

このコースでは、機械学習の基本概念、たとえば予測モデルの構築と評価方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 53件のレビュー

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

クラウド

30 min

コース

Rで始めるテキスト分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 64件のレビュー

tidy フレームワークを用いて、R でテキストデータを分析する。

データ操作

4 時間

コース

Google Sheetsで学ぶ金融アナリティクス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 142件のレビュー

Google Sheetsでグラフィカルなダッシュボードを構築し、金融証券のパフォーマンスを追跡する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

R における Generalized Linear Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 219件のレビュー

Generalized Linear Modelコースで、回帰の幅を広げ、logistic回帰とPoisson回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Google: Deploy Your First Agent

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 75件のレビュー

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

クラウド

1 時間

コース

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 39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

8 時間

コース

AWS データストアの活用

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 60件のレビュー

AWS データストアの選定・構築・保護を学習。DynamoDBとS3を、実践的なコンソール演習と実世界のシナリオで習得します。

クラウド

3 時間

コース

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 325件のレビュー

データサイエンティストが時間の70~80%を費やす、データ整理と特徴量エンジニアリングの実践を学ぶ。

データ操作

4 時間

コース

ケーススタディ:Databricks でのデータ分析

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 106件のレビュー

AirbnbのデータをSQLとDatabricksで分析し、ダッシュボードを作成して、実行につながるインサイトを導き出す方法を学びます。

データの取り込みとクリーニング

3 時間

コース

shinydashboard で作るダッシュボード

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 94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

4 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
  • 4.8+
  • 214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

Pythonで学ぶ推測の基礎

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 257件のレビュー

Pythonでの統計的推測を学び、データに基づく妥当な結論を実践的に導く4時間コースです。

確率・統計

4 時間

コース

Google: Introduction to Generative AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 68件のレビュー

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

クラウド

45 min

コース

Pythonで学ぶ線形モデリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 237件のレビュー

Pythonで線形モデルの概念と応用を学び、データのパターンを記述・予測・分析するモデルを構築します。

確率・統計

4 時間

コース

ケーススタディ:Power BI による在庫分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 190件のレビュー

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

5 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。

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。