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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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確率・統計
コース
Tidyverse入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,321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
ソフトウェア開発
AI
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ChatGPTを理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 20,488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
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Power BI によるデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 11,565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
データ準備
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
データの可視化
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
Claude Code 101
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,332件のレビュー
Learn how to use Claude Code effectively in your daily development workflows.
AI
コース
Microsoft Copilot の活用
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 2,431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
データリテラシー
ソフトウェア開発
AI
コース
統計学入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 4,184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
コース
OpenAI API によるプロンプトエンジニアリング
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 4,783件のレビュー
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
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+
- 2,813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
コース
Power BI におけるデータ準備
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 9,299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
データ準備
コース
Excelでのデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,990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
データエンジニアリング
データ操作
ソフトウェア開発
AI
コース
ケーススタディ:Power BIで顧客解約を分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7,942件のレビュー
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
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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。