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データ、AI、クラウドコース
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770 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+
- 11,951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
データ操作
確率・統計
コース
Snowflake 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,436件のレビュー
Snowflake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。 Snowsightを使って、データにアクセスし探索するための使いやすいSQLインターフェースの活用法を学ぶ。
データウェアハウス
コース
Power BI によるデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 10,202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
データリテラシー
コース
Working with Microsoft Copilot
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,387件のレビュー
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
AI
AI
確率・統計
ソフトウェア開発
データ準備
データの可視化
探索的データ分析
その他
コース
Databricks入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 3,534件のレビュー
Databricks Lakehouseプラットフォームを学び、データアーキテクチャを近代化し、データ管理プロセスを改善する方法を理解します。
データエンジニアリング
探索的データ分析
コース
Tableau 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 5,324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
ソフトウェア開発
データ操作
コース
Responsible AI Practices
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 3,965件のレビュー
この包括的なコースで、実践的な事例研究とインタラクティブなコンテンツを通じて、責任あるAIの実践を習得します。
AI
コース
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 4,583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
ソフトウェア開発
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+
- 4,019件のレビュー
プロンプトエンジニアリングの基本原則とベストプラクティスを詳しく学び、ChatGPTのような強力な言語モデルを活用して、実際の課題を解決する方法を身につけます。
AI
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ソフトウェア開発
AI
データエンジニアリング
ソフトウェア開発
データ操作
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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