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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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345 コース

コース

Python で学ぶ ETL と ELT

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,494件のレビュー

抽出、変換、ロードの原則を用いて、効果的で高性能かつ信頼性の高いデータパイプラインの構築方法を学びましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

効率的なPythonコードの書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,388件のレビュー

効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,772件のレビュー

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

3 時間

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
  • 4.8+
  • 2,065件のレビュー

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

4 時間

コース

Power BI のレポート作成

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,853件のレビュー

お持ちのスキルを活用して、Power BIのビジュアライゼーションをさらに高めましょう。ダッシュボードを構築するだけでなく、代替データを用いたストーリーテリングの技法を学びましょう。

データの可視化

3 時間

コース

Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 716件のレビュー

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

5 時間

コース

開発者のための AI 支援コーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 798件のレビュー

AIでコーディングを加速。アシスタントに指示して、コードの作成・テスト・ドキュメント化を効率的に行いましょう。

AI

1 時間 30 min

コース

Python関数の書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,644件のレビュー

ベストプラクティスを活用し、良好なドキュメントを備えた、保守性が高く再利用可能な複雑な関数の書き方を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

高度な Excel 関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,135件のレビュー

実践演習で、Excelの高度な参照、検索、データベース関数を習得し、スキルを強化しましょう。

データ操作

2 時間

コース

Power BI によるトレンド分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,135件のレビュー

時系列分析、分解ツリー、主要な影響要因などのトレンド分析手法を用いて、レポートの質を高めてください。

データ操作

3 時間

コース

FastAPI入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,486件のレビュー

FastAPIで堅牢な本番運用APIを構築。HTTP操作、バリデーション、非同期実行を習得し、効率的なデータ/MLパイプラインを実現。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

コンテナ化と仮想化の基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,525件のレビュー

仮想マシン(VM)、コンテナ、Docker、およびKubernetesの基礎を学びましょう。違いを理解して始めましょう!

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Model Context Protocol(MCP)入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 122件のレビュー

Model Context Protocol (MCP)で、AI/LLMアプリケーションをAPI、データベース、ファイルシステムとこれまで以上に簡単に統合できます。

AI

3 時間

コース

Power BI によるレポートデザイン

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,807件のレビュー

DAX measureと段階的開示をレポートに組み込む実践的手法を学び、データ可視化の次のステップへ進みましょう。

データの可視化

3 時間

コース

Power BI へのアセットのデプロイと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,026件のレビュー

Power BIでの資産のデプロイと保守を学びます。Power BI Serviceのインターフェースやワークスペースなど主要機能を習得します。

データ操作

2 時間

コース

Pythonで学ぶ仮説検定

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,399件のレビュー

Pythonにおいて、t検定、比率検定、カイ二乗検定といった一般的な仮説検定を、どのような状況でどのように使用するのかを学びましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,794件のレビュー

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

4 時間

コース

Intermediate GitHub Concepts

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,011件のレビュー

GitHubのスキルを高める、GitHub Projects、Administration、advanced security featuresの中級コース。

ソフトウェア開発

3 時間

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
  • 4.8+
  • 975件のレビュー

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

3 時間

コース

Introduction to Databricks SQL

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 644件のレビュー

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

3 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learningの前処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 418件のレビュー

機械学習のためのデータのクリーニングと準備方法について学びましょう!

機械学習

4 時間

コース

Python のデータ型

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 498件のレビュー

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

4 時間

コース

Pythonで学ぶサンプリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,591件のレビュー

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

4 時間

コース

Kubernetes入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,476件のレビュー

本コースでは、Kubernetesの基礎を学び、Manifestsとkubectlでコンテナをデプロイしオーケストレーションします。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Pythonで学ぶ自然言語処理(NLP)

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 718件のレビュー

前処理から高度なTransformerモデルまで、重要なNLP手法でテキスト分析を習得しましょう。

AI

4 時間

コース

Rによる仮説検定

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 942件のレビュー

Rで仮説検定の使い方と適用場面を学びます。t検定、比率検定、カイ二乗検定を含みます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,572件のレビュー

Pythonで日付と時刻を扱う方法を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

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。