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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。

  • 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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79 コース

コース

GPT入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,199件のレビュー

GPTツールを責任を持って自信を持って活用する方法を学びましょう。 これらのツールの仕組みと、プロンプト作成や出力評価の手法を学びましょう。

AI

1 時間

コース

データガバナンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,341件のレビュー

データガバナンスの意味や目的を理解し、組織にデータガバナンスの仕組みを導入するための基本を学びます。

データマネジメント

2 時間

コース

データセキュリティ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,165件のレビュー

データを脅威から守り、安全に管理するために必要なデータセキュリティの基本を、インタラクティブに学びます。

データマネジメント

2 時間

コース

現代のデータアーキテクチャを理解する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,337件のレビュー

最新のデータアーキテクチャを体系的に学習。IngestionからServing、Governance、Orchestrationまで主要要素を網羅します。

データエンジニアリング

2 時間

コース

AIのマネタイズ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,224件のレビュー

AI・データを収益につなげる戦略を学び、倫理的な基盤を築きながら、プロダクトとビジネス目標を結びつける方法を身につけます。

AI

1 時間

コース

データ品質入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,646件のレビュー

データ品質管理の基本について学びましょう。データ品質の監視と改善に関する主要な概念、側面、および手法について学びましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

AIセキュリティとリスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,626件のレビュー

AIセキュリティの基本を理解し、脅威からシステムを守りながら、ビジネス目標との整合性を保ち、主要なリスクを軽減する方法を学びます。

AI

2 時間

コース

ダッシュボード設計の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,260件のレビュー

成果を生むダッシュボードの作成スキルを身につけましょう。 ダッシュボード設計の基本、ビジュアル分析の構成要素、ダッシュボードの種類を理解します。

データの可視化

2 時間

コース

EU AI法を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,480件のレビュー

AI Actへの備えを整えよう!EU AI法の義務、リスク、要件を理解します。

AI

1 時間

コース

責任あるAIデータマネジメント

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,328件のレビュー

AIプロジェクトの企画から開発、運用後までを見据え、データを責任ある形で管理するための考え方を学びます。

AI

1 時間

コース

データアナリストのための AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 168件のレビュー

データ分析のあらゆる段階でAIを活用。 より鋭いプロンプトを書き、データ品質を監査し、追う価値のある洞察を見つけ、信頼できる成果を届ける。

AI

4 時間

コース

データドリブン意思決定 for Business

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,085件のレビュー

実践的なデータ活用のフレームワークを学び、より良いビジネス判断につなげます。コーディングの知識は必要ありません。

リーダーシップ

2 時間

コース

AI支援コーディング 上級編

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 392件のレビュー

AIを上級エンジニアのパートナーとして活用し、コード分析、パフォーマンス最適化、セキュリティ、ソフトウェアアーキテクチャの判断を学ぶ。

AI

1 時間 30 min

コース

ビジネスのための機械学習

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,907件のレビュー

機械学習の基本を理解し、ビジネスでどのように活用できるのかを学びます。

機械学習

2 時間

コース

Data Managementの基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,330件のレビュー

データのライフサイクルからセキュリティ、ガバナンスまで、データマネジメントに必要な重要概念を体系的に学びます。

データマネジメント

2 時間

コース

DevOpsの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,013件のレビュー

DevOpsの基本を理解し、生産性を高めるための主要な考え方、ツール、手法を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

データ倫理入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,651件のレビュー

データ倫理の基本原則、AI倫理、実務で必要な考え方を学び、責任あるデータ活用につなげます。

データリテラシー

1 時間

コース

ビジネスのためのデータサイエンス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,048件のレビュー

マネージャーや企業向けのデータサイエンスを学び、データを活用して組織を強化する方法を身につけます。

データリテラシー

2 時間

コース

GDPR を正しく理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 669件のレビュー

GDPRの基本原則を理解し、GDPRに準拠した業務プロセスを構築する方法を体系的に学びます。

データリテラシー

1 時間

コース

データストーリーテリング事例研究:専攻分野

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,028件のレビュー

データストーリーテリングは、分析を高める需要の高いスキルです。 このコースで大学専攻データセットを使って、ストーリー構築と可視化を学ぶ!

データリテラシー

1 時間

コース

MLOpsのデプロイとライフサイクル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,039件のレビュー

このコースでは、最新のMLOpsフレームワークを学び、機械学習モデルのライフサイクルとデプロイについて理解を深めます。

機械学習

4 時間

コース

ビジネスのためのマーケティング分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 661件のレビュー

マーケティングアナリストがデータを活用して顧客を理解し、ビジネスの成長を促す方法を学びましょう。

リーダーシップ

2 時間

コース

Replitで学ぶバイブコーディング

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 938件のレビュー

Replitで学ぶバイブコーディング。 Typeformクローンのようなアプリを構築し、Replitアプリのセキュリティ対策とデプロイを習得。

AI

2 時間

コース

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 553件のレビュー

MLOps思考へ転換し、機械学習モデルの学習、ドキュメント化、保守、スケーリングを行い、性能を最大限に引き出します。

機械学習

4 時間

コース

データ戦略

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,849件のレビュー

戦略的なデータマネジメントを習得し、ビジネスの卓越性を実現しましょう。

データマネジメント

1 時間

コース

データ・フルーエンシー

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 374件のレビュー

データリテラシーを習得。個人と組織に必要なスキルを学び、行動を理解し、データ駆動の文化を築きましょう。

データリテラシー

2 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。