メインコンテンツへスキップ

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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
  • 短い章を完了

無料アカウントを作成する

Googleで登録その他のオプションを表示

または

続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
794 コース

コース

生成 AI の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,759件のレビュー

生成AIを責任ある形で活用するための基礎を学びます。 AIモデルがどのように開発されるのかを理解し、社会への影響についても考えます。

AI

2 時間

コース

Git中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,740件のレビュー

Gitで、共同プロジェクトのバージョン管理に使用するブランチとリモートリポジトリについて学びましょう！

ソフトウェア開発

2 時間

コース

ビジネスのための生成AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 10,207件のレビュー

ビジネスにおいて、生成AIが現在果たしている役割と、今後どのような役割を担うのかを学びます。

AI

1 時間

コース

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,158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

Tidyverse入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,329件のレビュー

tidyverseを使って、自分のデータを探索・可視化する道を始めよう。R内のデータサイエンスツール群として強力で人気のあるコレクションです。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

大規模言語モデル（LLM）の基本

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,573件のレビュー

LLMの活用事例、学習方法、倫理上の留意点、最新の研究動向まで幅広く学び、LLMの可能性と仕組みを理解します。

AI

2 時間

コース

ChatGPTを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 20,540件のレビュー

ChatGPTの使い方を学ぶ。 ChatGPTの基本的な使い方やプロンプト作成のコツを学び、ビジネスでの代表的な活用方法を理解します。

AI

1 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+
  • 11,631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

GitHub の概念の紹介

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,349件のレビュー

GitHub のさまざまな機能を活用し、インターフェースを操作しながら、日常的なコラボレーション作業を行える。

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Excel でのデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,045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

中級 R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,103件のレビュー

条件分岐、ループ、ベクトル関数を学び、Rの達人への道を進もう。

ソフトウェア開発

6 時間

コース

Tableau 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,021件のレビュー

Tableauの基本機能からインタラクティブなダッシュボードの構築までを網羅。 データ活用と分析の基礎を直感的に学べます。

データの可視化

6 時間

コース

Snowflake SQL 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,011件のレビュー

このコースでは、Snowflakeの基盤アーキテクチャから高度なSnowSQL手法の習得まで学べます。

データエンジニアリング

2 時間

コース

開発者向け中級 Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,568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

Python を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 9,250件のレビュー

Pythonを使って統計の基礎を学び、データの収集・分析から適切な結論を導くまでのスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Claude Code 101

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,406件のレビュー

Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.

AI

3 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+
  • 13,477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

Microsoft Copilot の活用

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,455件のレビュー

Microsoft Copilotの活用方法を学ぶ。 プロンプティングを習得し、Microsoft 365アプリを使いこなし、カスタムエージェントを構築する。

AI

2 時間

コース

Pythonによる探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,246件のレビュー

Pythonで探索的データ分析（EDA）を行い、データを探索・可視化して、洞察を引き出す方法を学びます。

探索的データ分析

4 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+
  • 10,165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

SQL リレーショナルデータベース入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,195件のレビュー

データを保存する最も効率的な方法の1つ、リレーショナルデータベースの作成方法を学びましょう！

ソフトウェア開発

4 時間

コース

責任あるAIの実践

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,849件のレビュー

実際のケーススタディやインタラクティブなコンテンツを取り入れたこの総合的なコースで、責任あるAIの実践方法を習得します。

AI

2 時間

コース

SQLによる探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,378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

pandas によるデータの結合

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,097件のレビュー

pandasでデータを結合し、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

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,219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の近代化とデータ管理プロセスの改善方法を身につけましょう。

データエンジニアリング

3 時間

コース

ggplot2 を使ったデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,828件のレビュー

「グラフィックスの文法」を理解し、ggplot2を使って、情報を的確に伝える美しいデータ可視化を作成する方法を学びます。

データの可視化

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+
  • 9,349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

Excel Power Query 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,840件のレビュー

Excel Power Queryで高度なデータ変換とクリーニングを学び、意思決定と分析を強化しましょう。

データ準備

3 時間

コース

Excelでのデータ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,013件のレビュー

さまざまなデータレイアウトに対応したさまざまな可視化をExcelで作成する方法を学び、ダッシュボード構築に役立つベストプラクティスを取り入れましょう。

データの可視化

3 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。

Download on the App StoreGet it on Google Play