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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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776 コース

コース

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 97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

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+
  • 310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

tidyverse で学ぶモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 245件のレビュー

予測を含むデータモデリングの種類を学び、Tidyverseでの線形回帰とモデル評価指標の実施方法を習得します。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learning面接対策

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 109件のレビュー

Pythonの機械学習に関する面接質問を解き、知識を磨いて次の面接に備えましょう。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列データ操作

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 295件のレビュー

Rで時系列データの操作を習得。インポート、要約、抽出をzoo、lubridate、xtsで学習。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 299件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

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+
  • 77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で学ぶ線形モデリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 232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+
  • 184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

コース

Pythonで学ぶ統計思考(パート2)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 265件のレビュー

統計的推論の中核である2つのタスク、パラメータ推定と仮説検定を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Amazon Bedrock入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 135件のレビュー

Amazon Bedrockで基盤AIモデルにアクセスし、複雑なインフラ管理なしでAIを活用・構築する方法を学びます。

AI

3 時間

コース

R における Generalized Linear Models

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 213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 Sheetsで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 233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

Google: Deploy Your First Agent

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 32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

AWS のモニタリングとトラブルシューティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 18件のレビュー

Amazon CloudWatch と AWS X-Ray で AWS アプリを監視し、トラブルシューティングします。 メトリクスとログを収集し、ダッシュボードを構築し、アラームを設定し、リクエストをトレースします。

クラウド

3 時間

コース

Auditing Expenses with Claude Cowork

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 15件のレビュー

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

AI

15 min

コース

Google: Human-Centered AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 78件のレビュー

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

クラウド

10 min

コース

Pythonで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 101件のレビュー

時系列データの季節性やトレンドなどのパターンを可視化しましょう。

データの可視化

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+
  • 428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

Google: Introduction to Large Language Models

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 33件のレビュー

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

クラウド

1 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+
  • 117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

Keras で学ぶ画像モデリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 93件のレビュー

Keras と Python で畳み込みニューラルネットワークを構築・学習・評価し、画像解析を習得しましょう。

AI

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+
  • 208件のレビュー

生存時間データの扱いを学びます。事象は死亡や失業後の再就職など。生存モデルの推定・可視化・解釈を身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶ統計シミュレーション

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 30件のレビュー

シミュレーションでデータを生成・分析し、より複雑な課題を解決する力を身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9件のレビュー

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

クラウド

18 時間 15 min

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+
  • 175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

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。