データ操作
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
Feature Engineering with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 453
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
データ操作
コース
Graph RAG with LangChain and Neo4j
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 450
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
AI
コース
Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 445
リスクとパフォーマンスの有効な指標を算出し、望むリスク・リターンのトレードオフに最適なポートフォリオを構築する方法を学びます。
実践ファイナンス
クラウド
確率・統計
確率・統計
AI
コース
Databricks with the Python SDK
- 上級スキルレベル
- 4.4+
- 387
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
AI
機械学習
機械学習
ソフトウェア開発
コース
Designing Machine Learning Workflows in Python
- 上級スキルレベル
- 4.4+
- 325
Learn to build pipelines that stand the test of time.
機械学習
コース
Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 318
RNNでテキスト感情を分類し、文章を生成し、言語間で翻訳する方法を学びます。
AI
ソフトウェア開発
コース
Optimizing Code in Java
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 311
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
ソフトウェア開発
データ操作
コース
Building Agentic Workflows with LlamaIndex
- 上級スキルレベル
- 4.4+
- 309
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
AI
コース
Querying a PostgreSQL Database in Java
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 308
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
ソフトウェア開発
確率・統計
機械学習
確率・統計
コース
Case Study: Data Analysis in Databricks
- 上級スキルレベル
- 4.1+
- 294
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
データの取り込みとクリーニング
コース
Case Study: Building Software in Python
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 290
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
ソフトウェア開発
確率・統計
コース
Building Recommendation Engines with PySpark
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 277
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
機械学習
確率・統計
確率・統計
ソフトウェア開発
コース
Advanced Probability: データの不確実性
- 上級スキルレベル
- 4.6+
- 243
高度な確率、リスク評価、シミュレーションの直感を養い、データに基づくビジネス判断に自信を持って臨みましょう。
確率・統計
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。
DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
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。