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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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
  • 短い章を完了

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794 コース

コース

Getting Started with Snowflake CoCo Desktop

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 18件のレビュー

Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.

AI

2 時間

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 234件のレビュー

一般的な設計パターンに沿ったアンケート設計と、結果の可視化・分析を学びます。

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+
  • 33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

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+
  • 154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

コース

String Manipulation with stringr in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 55件のレビュー

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Claude でリリースブリーフを自動化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 35件のレビュー

事務作業を減らして、コーディングにもっと時間を使いませんか?Claude Coworkで新機能の展開に向けたサポート概要を自動作成。

AI

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+
  • 188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

Advanced Probability: データの不確実性

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 188件のレビュー

高度な確率論、リスク評価、シミュレーション手法への直感を磨き、データに基づくビジネス判断に自信を持てるようになります。

確率・統計

2 時間

コース

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 17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

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+
  • 29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

KNIME によるデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 317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

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 94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

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 310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によるベイズデータAnalysisの基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 240件のレビュー

ベイズデータ分析とは何か、仕組み、そしてデータサイエンスのツールボックスにあると役立つ理由を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 213件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

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+
  • 110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

Keras で学ぶ画像モデリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 94件のレビュー

KerasとPythonを使って畳み込みニューラルネットワークを構築・学習・評価し、画像解析のスキルを身につけます。

AI

4 時間

コース

R の data.table によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 25件のレビュー

data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。

データ操作

4 時間

コース

Generative AI Essentials with Snowflake

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 25件のレビュー

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

AI

3 時間

コース

データバイアスを攻略する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 251件のレビュー

偏りを見抜き、軽減する方法を学び、分析の精度とモデルの信頼性を高めましょう。

データマネジメント

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。

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。