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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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78 コース

コース

データリテラシー実践ケーススタディ:リモートワーク分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,596件のレビュー

リモート勤務ポリシーを分析し、データリテラシーを高めましょう。

データリテラシー

1 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+
  • 1,848件のレビュー

初心者向けのインタラクティブコースで、データを守る方法を学び、安全かつセキュアに保つスキルを身につけましょう。

データマネジメント

2 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+
  • 1,982件のレビュー

データガバナンスの概要について学び、その意味や目的、そしてデータガバナンスフレームワークの導入方法について探求します。

データマネジメント

2 時間

コース

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,066件のレビュー

ビジネス・データ・AIを統合し、効果的にスケールするAI戦略で成功を導く目標設定を学びましょう。

AI

3 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+
  • 1,271件のレビュー

AIセキュリティの基礎を学び、脅威からシステムを守り、ビジネス目標と整合させ、主要リスクを軽減します。

AI

2 時間

コース

データ品質入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,374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

ダッシュボード設計の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,102件のレビュー

効果的なダッシュボード作成スキルを習得。設計の基本、ビジュアル分析の要素、主要な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

人工知能ガバナンス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 804件のレビュー

CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを使って、責任あるAIを構築、組み込み、拡張する。

AI

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+
  • 1,164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+
  • 961件のレビュー

AIとデータの収益化戦略を探り、倫理的な基盤を構築し、製品をビジネス目標に整合させます。

AI

1 時間

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+
  • 1,720件のレビュー

機械学習の基礎を理解し、ビジネス界におけるその応用方法について学びましょう。

機械学習

2 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+
  • 1,069件のレビュー

AIプロジェクトの全工程と運用後までを見据え、データを責任を持って管理する理論を学びます。

AI

1 時間

コース

GPT入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 785件のレビュー

GPTツールを責任を持って自信をもって使う方法を学びます。仕組みを理解し、プロンプト作成と出力評価の技法を身につけます。

AI

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+
  • 895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

Data Managementの基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,127件のレビュー

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の重要概念を体系的に習得しましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

EU AI法を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,231件のレビュー

EU AI Actを正しく理解し、義務・リスク・要件を身につけましょう。

AI

1 時間

コース

データ倫理入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,500件のレビュー

データ倫理の基礎を網羅。原則、AI倫理、実務スキルを学び、責任あるデータ活用を実現する入門コースです。

データリテラシー

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+
  • 51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+
  • 924件のレビュー

実務的なデータフレームワークで、より良いビジネス判断を学びます。コーディングは不要です。

リーダーシップ

2 時間

コース

Windsurf によるソフトウェア開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 454件のレビュー

Windsurfでコーディングを強化。AI搭載IDEで、構築・デバッグ・デプロイをより速く。

AI

1 時間 30 min

コース

DevOpsの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 887件のレビュー

DevOps入門で基礎を習得し、生産性を高める主要な概念・ツール・手法を学びます。

ソフトウェア開発

4 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+
  • 900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を探ります。

機械学習

4 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+
  • 962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+
  • 545件のレビュー

GDPRの原則を明確に理解し、この包括的なコースでGDPR準拠のプロセスを構築する方法を学びます。

データリテラシー

1 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
  • 4.9+
  • 152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

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 466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

Machine Learning モニタリングの基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 503件のレビュー

本番環境での機械学習モデル監視の課題(データ/コンセプトドリフト)と、劣化への対処手法を学びます。

機械学習

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。

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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。