コース
Model Context Protocol（MCP）入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 170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
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。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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181 コース
データ操作
コース
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 736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
コース
Pythonで学ぶ仮説検定
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,529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
機械学習
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+
- 2,901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
AI
コース
LangChainで設計するエージェント型システム
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,932件のレビュー
LangChainエージェントの基礎的な構成要素を理解し、カスタムチャットエージェントを構築しましょう。
AI
コース
Python のデータ型
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 515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
コース
Pythonで学ぶサンプリング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,737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
ソフトウェア開発
AI
コース
LangGraph で学ぶ Multi-Agent Systems
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 568件のレビュー
LangGraphフレームワークで新しいエージェント設計パターンを適用し、強力なマルチエージェントシステムを構築します。
AI
コース
Google ADK で作る AI エージェント
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 553件のレビュー
Google の Agent Development Kit (ADK) を使い、顧客サポート向けアシスタントを段階的に構築しましょう。
AI
コース
Pythonで学ぶDeep Learning入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 224件のレビュー
ニューラルネットワークの基礎と、PythonのKeras 2.0を用いた深層学習モデルの構築方法を学びましょう。
AI
データ操作
コース
Pythonによるテスト入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 1,324件のレビュー
Pythonのテストを習得。手法を学び、チェックを作成し、pytestとunittestでエラーのないコードを保証します。
ソフトウェア開発
コース
データエンジニアリング入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 816件のレビュー
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
データ準備
データ操作
コース
pandasで効率よくデータを取り込む
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,844件のレビュー
CSV、スプレッドシート、JSON、SQLデータベース、APIなど、一般的な形式やシステムからデータを取得する方法を学びます。
データ準備
コース
Python によるオブジェクト指向プログラミング
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 770件のレビュー
ぜひ学んでみましょう。クラスを作成し、継承とポリモーフィズムを活用してコードを再利用し、最適化する方法を学びます。
ソフトウェア開発
コース
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 264件のレビュー
勾配ブースティングの基礎を学び、XGBoostで分類・回帰の課題を解く最先端の機械学習モデルを構築します。
機械学習
機械学習
コース
Pythonで学ぶExplainable AI
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,105件のレビュー
Scikit-learn、SHAP、LIMEで、透明性・信頼性・説明責任のあるAIを検証・構築するための必須スキルを身につけます。
AI
コース
Pythonで学ぶGymnasiumによるReinforcement Learning
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 730件のレビュー
強化学習の旅を始めましょう！エージェントが相互作用を通じて環境を解決する方法を学びます。
AI
機械学習
確率・統計
データ操作
コース
Intermediate Python for Finance
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 962件のレビュー
Finance向けのPythonスキルを発展。datetime、if文、DataFrameなどの使い方を学び、実務力を強化します。
実践ファイナンス
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。
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