データ操作
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
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pandas でデータを整形する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 782件のレビュー
DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。
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Alteryxで学ぶデータ変換
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 755件のレビュー
データ変換のためのAlteryxを習得し、Crosstab、Transpose、ワークフロー最適化を学ぶインタラクティブなコース。
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Intermediate SQL Querying with AI
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 220件のレビュー
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
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Pythonで学ぶ Spark SQL 入門
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 142件のレビュー
PythonのSQLを使用して、Sparkにおけるデータの操作方法と機械学習の特徴量セットの作成方法を学びましょう。
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Snowflake のデータ型と関数
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 470件のレビュー
Snowflake データ型と関数を学び、テキスト、数値、日付を操作しながら、カスタム関数とピボットテーブルを作成します。
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ケーススタディ:Power BI による求人市場データの分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 317件のレビュー
架空の企業を、このインタラクティブなPower BIケーススタディで支援します。 Power Query、DAX、ダッシュボードを使って、最も需要の高いデータ職を特定します!
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Snowflake のウィンドウ関数
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 469件のレビュー
Snowflakeのウィンドウ関数を使い、ランキング、パーティション、ローリング計算で複雑なデータ問題を解決します。
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Data Processing in Shell
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 486件のレビュー
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
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Data Transformation with Polars
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 37件のレビュー
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
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Analyzing IoT Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 102件のレビュー
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
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tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 164件のレビュー
分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。
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Analyzing Social Media Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 32件のレビュー
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
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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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