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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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127 コース

コース

R による生命保険商品の評価

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 52件のレビュー

Rでキャッシュフロー評価の基礎を学び、人間の死亡データを扱い、生命保険商品を構築する。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶ実験計画法

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 364件のレビュー

このコースでは、データ分析に不可欠な基礎的な実験計画法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 98件のレビュー

Rで日付・時刻の解析、操作、計算の基礎を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

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

4 時間

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

4 時間

コース

R による線形回帰の推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 179件のレビュー

このコースでは、線形モデルを用いた推論の方法を学びます。

確率・統計

4 時間

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

4 時間

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

4 時間

コース

Rでの欠損データの扱い方

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

naniarを使って、データの可視化、探索、欠損データの補完を簡単に。tidyverseに親和的な欠損データ処理アプローチ。

データ準備

4 時間

コース

RによるベイズデータAnalysisの基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 232件のレビュー

ベイズデータ分析とは何か、仕組み、そしてデータサイエンスのツールボックスにあると役立つ理由を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列データ操作

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 294件のレビュー

Rで時系列データの操作を習得。インポート、要約、抽出をzoo、lubridate、xtsで学習。

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

時系列データから有益な洞察を引き出すための中核的な手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

tidyverse で学ぶモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 245件のレビュー

予測を含むデータモデリングの種類を学び、Tidyverseでの線形回帰とモデル評価指標の実施方法を習得します。

確率・統計

4 時間

コース

Rによるクラスター分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 77件のレビュー

階層クラスタリングとk-meansクラスタリングの仕組みを直感的に理解し、データから洞察を引き出す方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶサバイバル分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 207件のレビュー

生存時間データの扱いを学びます。事象は死亡や失業後の再就職など。生存モデルの推定・可視化・解釈を身につけます。

確率・統計

4 時間

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

4 時間

コース

Rで始めるテキスト分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 63件のレビュー

tidy フレームワークを用いて、R でテキストデータを分析する。

データ操作

4 時間

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

4 時間

コース

Rで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 100件のレビュー

Rで任意のWebサイトからデータを効率よく収集し、ダウンロードする方法を学びます。

データ準備

4 時間

コース

Rで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 225件のレビュー

代表的な設計手法でSurveyの設計を学び、結果の可視化と分析まで行います。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ caret を使った Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 46件のレビュー

このコースでは、機械学習の基本概念、たとえば予測モデルの構築と評価方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

金融のための中級R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 41件のレビュー

Rでの日付の扱いを学び、if文・ループ・関数を金融の例で実践的に探究します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Rで学ぶARIMAモデル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 322件のレビュー

Rで時系列データにARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルを適合させ、専門的スキルを身につけましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ因子分析

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 164件のレビュー

性格などの潜在変数を、探索的因子分析と確認的因子分析で学び、活用しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 90件のレビュー

空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

データの可視化

4 時間

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

5 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。