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大規模言語モデル(LLM)の基本
- 基礎スキルレベル
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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
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。
または
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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
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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
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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
確率・統計
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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
ソフトウェア開発
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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
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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
データ準備
ソフトウェア開発
データの可視化
ソフトウェア開発
データリテラシー
AI
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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
AI
ソフトウェア開発
コース
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
データエンジニアリング
コース
OpenAI APIを使い、プロンプトエンジニアリングの原則と最良の練習をGPTモデルで深く学ぶ
AI
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
AI
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データ準備
データ操作
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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
コース
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
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Amazon Web Services (AWS) の世界を発見し、クラウドコンピューティングの最前線に立つ理由を理解しましょう。
クラウド
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Power BIで架空企業Databelのデータセットを調査し、顧客が解約する理由を特定します。
データの可視化
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。