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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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776 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+
  • 12,713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

大規模言語モデル（LLM）の基本

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,888件のレビュー

LLMの活用例、学習手法、倫理的な考慮事項、最新の研究動向を網羅したコースです。LLMの可能性をフルに理解することができます。

AI

2 時間

コース

ChatGPTを理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 19,825件のレビュー

ChatGPTの使い方を学ぶ。 プロンプト作成のコツを学び、強力なAIツールの一般的なビジネス活用例を探る。

AI

1 時間

コース

Snowflake 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,102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

2 時間

コース

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,643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

Git中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,863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

Microsoft Copilot を使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,003件のレビュー

Microsoft Copilotの使い方を習得。 プロンプト作成を習得し、Microsoft 365アプリを使いこなし、カスタムエージェントを構築。

AI

2 時間

コース

Excel でのデータ準備

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,541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

Tableau 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 5,772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

Power BI によるデータ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 10,916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

Python を使った統計学入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,833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+
  • 8,970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+
  • 12,951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

GitHub の概念の紹介

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,620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

ビジネスのための生成AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 9,509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

データインサイトの伝達

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,628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

統計学入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,885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

3 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+
  • 5,117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

Tidyverse入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,231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

pandas によるデータの結合

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 9,710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

Pythonで学ぶ探索的データ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 7,858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

責任あるAIの実践

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,767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 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+
  • 7,734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

Snowflake SQL 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,410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

中級 R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,035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

データベース設計

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 8,355件のレビュー

SQLでデータをより効率的に処理・保存・整理するためのデータベース設計を学ぶ。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Java 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,452件のレビュー

初心者向けコースでJavaを基礎から学び、必須のプログラミング概念とスキルを習得しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Hugging Faceを使いこなす

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 6,336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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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。

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