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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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  • 実践的な経験を積む
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729 コース

コース

Time Series Analysis in Tableau

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 153件のレビュー

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

データの可視化

2 時間

コース

OpenAI Responses API を使いこなす

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 60件のレビュー

OpenAI Responses API と GPT-5 を使い、賢く双方向で信頼性の高い AI アプリをこれまで以上に簡単に構築しましょう。

AI

3 時間

コース

Marketing Analytics in Tableau

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 85件のレビュー

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

データ準備

6 時間

コース

Analyzing IoT Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 102件のレビュー

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

データ操作

4 時間

コース

R による欠損データの補完処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 103件のレビュー

欠損データを診断・可視化し、さまざまな補完手法で対処。結果を改善するコツも紹介。

データ操作

4 時間

コース

Java でのデータインポート

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 55件のレビュー

JavaでTablesawライブラリを使ってデータをインポート、操作、変換する方法を学ぶ。 CSVファイル、表形式データ、複雑なJSON形式を扱います。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 23件のレビュー

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

クラウド

4 時間 45 min

コース

Java で PostgreSQL データベースにクエリを実行する

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 87件のレビュー

JDBCでJavaをPostgreSQLに接続する。 安全なクエリの作成、トランザクション管理、大規模データセットの効率的な処理を学びます。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

KNIME によるデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 283件のレビュー

データ変換、列操作、ワークフロー最適化を学ぶコースで、KNIMEスキルを強化。

データ準備

2 時間

コース

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 165件のレビュー

分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。

データ操作

4 時間

コース

AI for Data Analysts

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 17件のレビュー

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

AI

4 時間

コース

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 45件のレビュー

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

クラウド

45 min

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 83件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶSentiment Analysis

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 95件のレビュー

肯定・否定表現や感情の意図を見抜き、説得力ある可視化で示すことで、sentiment analysis を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 143件のレビュー

ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

確率・統計

5 時間

コース

R ユーザーのための Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 78件のレビュー

Pythonをすぐに使いこなしたいRユーザー向けのコースです!

ソフトウェア開発

5 時間

コース

Analyzing Social Media Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 32件のレビュー

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 37件のレビュー

Rで分析を用いて不正検知を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶ定量的リスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 80件のレビュー

リスク要因リターン系列を扱い、その経験的特性を調べ、Value-at-Riskを推定します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Tidyverse で学ぶ Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 108件のレビュー

tidyrとpurrrパッケージをtidyverseで活用し、機械学習モデルを生成・探索・評価します。

機械学習

5 時間

コース

Weaviate ではじめる End-to-End RAG

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 16件のレビュー

WeaviateでRAGをマスターしよう!検索用のテキストと画像を埋め込み、ベクトル検索、BM25、ハイブリッド検索を試します。

AI

2 時間

コース

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 86件のレビュー

空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

データの可視化

4 時間

コース

プログラミングパラダイムの基礎

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 131件のレビュー

命令型・宣言型、手続き型、関数型、オブジェクト指向など、多様なプログラミングパラダイムを学びましょう。

ソフトウェア開発

2 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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モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。