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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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84 コース

コース

AI支援コーディング 上級編

  • 上級スキルレベル
  • 4.9+
  • 58件のレビュー

AIを上級エンジニアのパートナーとして活用し、コード分析、パフォーマンス最適化、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャの判断を学ぶ。

AI

1 時間 30 min

コース

Optimizing Code in Java

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 189件のレビュー

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

ソフトウェア開発

3 時間

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
  • 4.8+
  • 335件のレビュー

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

4 時間

コース

Pythonで学ぶアンサンブル手法

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 388件のレビュー

Pythonでbagging、boosting、stackingなどのアンサンブル手法を用い、高度で効果的な機械学習モデルの構築を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 258件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 98件のレビュー

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

AI

3 時間

コース

Javaによるテスト入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 153件のレビュー

JUnitとMockitoで効果的なテストの書き方を学び、堅牢で信頼性の高いJavaアプリを自信を持って構築しましょう。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 344件のレビュー

Pythonで基本的な機械学習モニタリングシステムを構築するために必要な知識を一通り学べます

機械学習

3 時間

コース

Pythonで学ぶARIMAモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 393件のレビュー

PythonでARIMAモデルを学び、時系列解析のエキスパートを目指しましょう。

機械学習

4 時間

コース

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 286件のレビュー

データサイエンティストが時間の70~80%を費やす、データ整理と特徴量エンジニアリングの実践を学ぶ。

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶ因子分析

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 145件のレビュー

性格などの潜在変数を、探索的因子分析と確認的因子分析で学び、活用しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

R による線形回帰の推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 159件のレビュー

このコースでは、線形モデルを用いた推論の方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Databricks with the Python SDK

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 78件のレビュー

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

AI

3 時間

コース

Pythonで統計面接問題を練習しよう

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 84件のレビュー

条件付き確率、A/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフなどを復習し、次の統計面接に備えましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learning面接対策

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 105件のレビュー

Pythonの機械学習に関する面接質問を解き、知識を磨いて次の面接に備えましょう。

機械学習

4 時間

コース

R による数値データの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 100件のレビュー

このコースでは、数値データに対する統計的推論の手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 83件のレビュー

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

3 時間

コース

R によるカテゴリカルデータの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 107件のレビュー

このコースでは、カテゴリカルデータに対して統計手法を活用する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Building Recommendation Engines with PySpark

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 232件のレビュー

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

機械学習

4 時間

コース

Advanced Probability: データの不確実性

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 146件のレビュー

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

2 時間

コース

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

クラウド

3 時間 12 min

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。