データリテラシー
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
機械学習
コース
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.9K
本コースでは、scikit-learnを用いた回帰および分類のための木ベースモデルとアンサンブル手法の活用方法を学んでいただきます。
機械学習
AI
コース
Introduction to LLMs in Python
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 2.8K
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
AI
コース
PyTorchによる中級ディープラーニング
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 2.6K
画像データや時系列データのモデリングに用いられる、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)、LSTM(長短期記憶ネットワーク)、GRU(ゲート再帰ユニット)といった基本的な深層学習アーキテクチャについて学びましょう。
AI
データ操作
コース
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.6K
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
AI
ソフトウェア開発
コース
LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.5K
LangChainを使用した検索拡張生成(RAG)により、外部データを大規模言語モデル(LLM)と統合する最先端の手法を学びましょう。
AI
コース
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.4K
Pythonのstatsmodelsパッケージを用いて回帰分析を実装し、分析および解釈を行うことで、住宅価格と広告のクリック率を予測します。
確率・統計
確率・統計
ソフトウェア開発
コース
Python のデータ型
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.2K
lists、dictionaries、tuples などの Python データ型を整理・強化し、活用して Data Science の課題を解決しましょう。
ソフトウェア開発
機械学習
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
AI
コース
Pythonで学ぶサンプリング
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 2.2K
Pythonと統計学を用いて、限られたデータから結論を導き出す方法を学びましょう。本講座では、無作為抽出から層化抽出、クラスター抽出に至るまで、あらゆる手法を網羅しております。
確率・統計
コース
Excelで学ぶファイナンシャル・モデリング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2.1K
Excelを用いた財務モデリングについて学びましょう。キャッシュフロー、シナリオ分析、時間価値、資本予算編成などを含みます。
実践ファイナンス
コース
Software Development with GitHub Copilot
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2.1K
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
AI
コース
AI-Assisted Coding for Developers
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2K
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
AI
探索的データ分析
ソフトウェア開発
コース
Intermediate GitHub Concepts
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 1.9K
Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
ソフトウェア開発
AI
コース
Introduction to Data Modeling in Snowflake
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 1.8K
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
データエンジニアリング
コース
Introduction to Databricks SQL
- 中級スキルレベル
- 4.4+
- 1.8K
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
データエンジニアリング
確率・統計
コース
データエンジニアリング入門
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 1.7K
この短期コースでは、ETLやクラウドコンピューティングといったツールやトピックを網羅し、データエンジニアリングの世界について学んでいただけます。
データエンジニアリング
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。
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