データの可視化
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、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短いチャプターを完了
コース
Generative AIの基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 10.1K
生成AIを責任を持って活用する方法について、ぜひご覧ください。生成AIモデルの開発方法と、今後社会に与える影響について学びましょう。
AI
確率・統計
確率・統計
データリテラシー
データ準備
データ操作
コース
Microsoft Copilot入門
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 7.9K
マイクロソフト コパイロットおよび 365 コパイロットについて学び、業務の生産性向上、ワークフローの効率化、そしてデータに基づいた適切な意思決定を実現しましょう。
AI
コース
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 7.6K
PyTorchを使用して、初めてのニューラルネットワークの構築方法、ハイパーパラメータの調整方法、分類問題と回帰問題への取り組み方を学びましょう。
AI
データの可視化
コース
Tidyverse入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 7.5K
tidyverse(ティディバース)は、R言語内で利用可能な強力で人気の高いデータサイエンスツール群です。ご自身のデータの探索と可視化への第一歩を、tidyverseで踏み出しましょう。
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
コース
SQLで学ぶ探索的データ分析
- 中級スキルレベル
- 4.4+
- 7.3K
データベース内で利用可能な要素、すなわちテーブル、それらの間の関係性、およびテーブル内に保存されているデータについて、どのように探索するかを学びましょう。
探索的データ分析
コース
Pythonで学ぶ探索的データ分析
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 7.2K
Pythonを用いた探索的データ分析(EDA)を通じて、データの探索、可視化、およびそこから知見を抽出する方法について学びましょう。
探索的データ分析
コース
Power BI におけるデータ準備
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 7.2K
このインタラクティブなPower BIコースでは、Power Queryエディターを使用してデータを変換・整形し、分析の準備を整える方法を学んでいただけます。
データ準備
コース
ケーススタディ:Power BIで顧客解約を分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 7K
Power BIにおいて、架空の企業「Databel」のデータセットを分析し、顧客が離反する理由を明らかにする必要があります。
データの可視化
データ操作
データエンジニアリング
AI
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
Snowflake入門
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 6.2K
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
データの可視化
データの可視化
コース
ChatGPT入門
- 基礎スキルレベル
- 4.5+
- 5.7K
より優れたプロンプト、正確な応答、安全なAI利用により、ChatGPTの真の力を解き放ちましょう。効率を向上させ、AIとの対話を最大限に活用しましょう!
AI
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
- 4.5+
- 5.7K
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
コース
Databricks入門
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 5.7K
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
PostgreSQL Summary Stats and Window Functions
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 5.6K
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
ソフトウェア開発
コース
Excel で学ぶデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 5.6K
さまざまなデータレイアウトに対応したExcelでの可視化手法を学び、ダッシュボード構築に役立つベストプラクティスを確実に取り入れる方法を習得しましょう。
データの可視化
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マスター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たくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。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が必要です。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?
職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦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を使用しています。
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ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。
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実践経験が必要です。
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間で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背景のない人の場合、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には、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。
データサイエンス内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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