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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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727 コース

コース

Power BI における DAX 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11,283件のレビュー

計算列、テーブル、メジャーなどの Data Analysis Expressions(DAX)の基礎を学び、Power BI の知識を深めましょう。

データ操作

3 時間

コース

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,527件のレビュー

代表値、散布度、確率分布、仮説検定など、統計の基礎をプログラミングなしで学べます!

確率・統計

4 時間

コース

Power BI によるデータ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,594件のレビュー

Power BI は、データの分析と可視化を行い、レポートやダッシュボードに効果的にまとめられる強力なツールです。

データの可視化

3 時間

コース

データインサイトの伝達

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,583件のレビュー

データ駆動型組織は、一貫してインサイトに依拠し、行動を促し、変革を推進しています。

データリテラシー

2 時間

コース

Microsoft Copilot入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,093件のレビュー

Microsoft Copilotと365 Copilotを学び、生産性向上、業務効率化、データに基づく意思決定を実現しましょう。

AI

1 時間

コース

Tableau 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,087件のレビュー

Tableauの学習を始めるなら、Introduction to Tableau コース。 Tableauの基本を学び、機能やダッシュボードを理解します。

データの可視化

6 時間

コース

ビジネス向け生成AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 8,515件のレビュー

生成型人工知能がビジネス環境において現在果たしている役割、そして将来果たすであろう役割について学びましょう。

AI

1 時間

コース

Claude モデル入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 708件のレビュー

Anthropic API を用い、AI アプリの構築やビジネスの課題解決に Claude を活用する方法を学びます。

その他

3 時間

コース

Python を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 7,933件のレビュー

Pythonを使って統計スキルを伸ばし、データの収集・分析・正確な結論の導き方を学習しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

開発者向け中級 Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,742件のレビュー

Pythonエコシステムを深掘りし、モジュールやパッケージ、カスタム関数の書き方を学習します!

ソフトウェア開発

2 時間

コース

データ可視化への理解

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 11,707件のレビュー

コーディング不要のデータ可視化入門

データの可視化

2 時間

コース

SQLで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,520件のレビュー

データベースで利用可能なものを調べる方法を学ぶ:テーブル、テーブル間の関係、格納データ。

探索的データ分析

4 時間

コース

Excel でのデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,503件のレビュー

Excelのデータを論理関数、ネストされた数式、ルックアップ関数、ピボットテーブルを使って準備する方法を理解します。

データ準備

3 時間

コース

Working with Microsoft Copilot

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 835件のレビュー

Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.

AI

2 時間

コース

Snowflake入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,056件のレビュー

スノーフレークは、トップクラスのデータウェアハウスプラットフォームです。ユーザーフレンドリーなSQLインターフェースであるSnowsightを活用し、データへのアクセスや探索を行う方法についてご説明いたします。

データウェアハウス

2 時間

コース

pandas によるデータの結合

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,750件のレビュー

pandasを使ってデータを結合し、複数のテーブルのデータを組み合わせる方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,389件のレビュー

PyTorchで最初のニューラルネットワークを構築し、ハイパーパラメータを調整して、分類と回帰の問題に取り組む方法を学びます。

AI

4 時間

コース

Pythonで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,967件のレビュー

Pythonで探索的データ分析(EDA)を使い、データを調査・可視化し、洞察を抽出する方法を学びます。

探索的データ分析

4 時間

コース

Databricks入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,256件のレビュー

Databricks Lakehouseプラットフォームについて、またそれがデータアーキテクチャの近代化やデータ管理プロセスの改善にどのように貢献できるかについて、ぜひご覧ください。

データエンジニアリング

3 時間

コース

OpenAI API で学ぶプロンプトエンジニアリング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,736件のレビュー

プロンプトエンジニアリングの原則とベストプラクティスを深く学び、ChatGPTのような強力な言語モデルを活用して現実世界の課題を解決する方法について探求しましょう。

AI

4 時間

コース

データベース設計

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 7,335件のレビュー

SQLでデータベース設計を学び、データの処理・保存・整理をより効率的に行いましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Power BI におけるデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,776件のレビュー

このインタラクティブなPower BIコースでは、Power Query Editorを使ってデータを変換・整形し、分析できる状態にする方法を学習します。

データ準備

3 時間

コース

Power BI におけるデータモデリング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,975件のレビュー

Power BI を使ったデータモデリングの主要概念と基礎スキルを身に付けましょう。

データ操作

3 時間

コース

中級 Git

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,369件のレビュー

共同ソフトウェアおよびデータプロジェクトにおけるバージョン管理のため、Gitを使用したブランチとリモートリポジトリの活用方法をご確認ください。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Seabornで学ぶデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,759件のレビュー

PythonのSeabornライブラリを使用して、情報豊富で魅力的な可視化を作成する方法をご説明いたします。

データの可視化

4 時間

コース

Hugging Face を使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,306件のレビュー

Hugging Face Hubで利用可能な豊富なモデルとデータセットのリポジトリを操作・活用する。

AI

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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