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
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。
または
コース
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
確率・統計
コース
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
データリテラシー
コース
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
コース
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
AI
その他
確率・統計
ソフトウェア開発
データの可視化
探索的データ分析
データ準備
コース
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
AI
コース
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
データ操作
コース
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
探索的データ分析
ソフトウェア開発
コース
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
コース
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
データエンジニアリング
コース
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
データ操作
コース
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
コース
Power BIで架空企業Databelのデータセットを調査し、顧客が解約する理由を特定します。
データの可視化
データの可視化
AI
AI
コース
LangChainでLLM、プロンプト、チェーン、エージェントを用いたAIアプリの構築方法を学びます。
AI
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。