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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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77 コース
コース
Artificial Intelligence (AI) Strategy
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,839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
データマネジメント
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+
- 794件のレビュー
Replitでvibe codingを学ぶ。 Typeformクローンのようなアプリを作り、Replitアプリの保護とデプロイをマスターする。
AI
データの可視化
データマネジメント
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+
- 1,105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
機械学習
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データリテラシー
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+
- 825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
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リーダーシップ
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データマネジメント
AI
ソフトウェア開発
データリテラシー
コース
説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 927件のレビュー
初心者向けコースで、Explainable Artificial Intelligence (XAI) の役割と実務での実態を理解しましょう。
AI
コース
データストーリーテリング事例研究：グリーンビジネス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 797件のレビュー
実例でデータストーリーテリングを練習！認証済みのグリーン企業データセットで、複雑な洞察を効果的に伝える。
データリテラシー
AI
機械学習
コース
人工知能ガバナンス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 543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
データリテラシー
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+
- 438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
リーダーシップ
コース
Machine Learning モニタリングの基礎概念
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 454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
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+
- 57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。
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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？
職業的な観点から、ほぼすべての業界でデータサイエンスを活用できます。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を使用しています。
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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