実践ファイナンス
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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ソフトウェア開発
確率・統計
ソフトウェア開発
コース
Unsupervised Learning in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 109件のレビュー
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
機械学習
コース
shinydashboard で作るダッシュボード
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 88件のレビュー
Rで強力なshinydashboardパッケージを使い、インタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学ぶ。 視聴者向けに、動的で魅力的なビジュアライゼーションを作成します。
レポート/報告
確率・統計
コース
R による Supervised Learning:回帰
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 107件のレビュー
このコースでは、線形回帰、Generalized Additive Models、Random Forests、xgboostを用いて将来の事象を予測する方法を学びます。
機械学習
コース
RNA-Seq with Bioconductor in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 148件のレビュー
RNA-Seqの差次的発現解析を使い、さまざまな疾患や条件で重要と思われる遺伝子を特定します。
確率・統計
データ準備
確率・統計
データ操作
確率・統計
確率・統計
確率・統計
探索的データ分析
機械学習
確率・統計
コース
R における Generalized Linear Models
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 209件のレビュー
Generalized Linear Modelコースで、回帰の幅を広げ、logistic回帰とPoisson回帰を学びます。
確率・統計
データ操作
コース
String Manipulation with stringr in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 54件のレビュー
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
ソフトウェア開発
データ準備
確率・統計
機械学習
実践ファイナンス
コース
Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 269件のレビュー
tidymodelsで木ベースのモデルとアンサンブルを用い、分類と回帰の予測手法を学びます。
機械学習
確率・統計
確率・統計
データの可視化
コース
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 119件のレビュー
tidyrとpurrrパッケージをtidyverseで活用し、機械学習モデルを生成・探索・評価します。
機械学習
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。