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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

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

コース

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 32件のレビュー

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

クラウド

1 時間

コース

Pythonで欠損データに対処する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 192件のレビュー

Pythonで欠損データの特定、分析、除去、そして代入(補完)方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

金融のための中級R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 41件のレビュー

Rでの日付の扱いを学び、if文・ループ・関数を金融の例で実践的に探究します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

String Manipulation with stringr in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 54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

Rで始めるテキスト分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 63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

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 100件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 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+
  • 46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

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+
  • 300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

Tableauで学ぶマーケティング分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 96件のレビュー

Tableauを使ってマーケティング分析をマスターする。 パフォーマンスを分析し、指標をベンチマークし、チャネル全体で戦略を最適化します。

データ準備

6 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 43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

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 29件のレビュー

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

クラウド

5 時間

コース

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 124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

Introduction to Scala

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 150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

Advanced Probability: データの不確実性

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 167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で学ぶARIMAモデル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 323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 ユーザーのための Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 86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

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 29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

Google Sheets で学ぶ誤差と不確実性

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 157件のレビュー

本当の違いとランダムなノイズを見分け、合理的な意思決定を妨げる心理的な支えを学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶ推測の基礎

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 233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

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。