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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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73 コース

コース

pandas でデータを整形する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 859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。

データ操作

4 時間

コース

Snowflake でのデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,136件のレビュー

SnowflakeでCASE文、サブクエリ、CTEなどを用いたデータ操作と分析手法を習得しましょう。

データ操作

2 時間

コース

Data Transformation with Polars

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 151件のレビュー

Polarsをさらに深め、テキスト操作、ローリング統計、DataFrame結合、上級解析を習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Oracle SQL 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 272件のレビュー

Oracle SQLで、基礎、集計、結合、データのカスタマイズを学び、スキルを磨きましょう。

データ操作

4 時間

コース

Google Sheets のピボットテーブル

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 230件のレビュー

数回のクリックでピボットテーブルを作成し、数千のデータポイントをすばやく整理する方法を学びます。

データ操作

2 時間

コース

Alteryxで学ぶデータ変換

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 835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。

データ操作

2 時間

コース

Pythonで学ぶ Spark SQL 入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 204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。

データ操作

4 時間

コース

Snowflake のデータ型と関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 597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。

データ操作

3 時間

コース

SQL Serverで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 457件のレビュー

SQL Serverで日時データの扱い方を学び、時系列分析に活用する方法を探る

データ操作

5 時間

コース

Pythonで学ぶデータベース入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 303件のレビュー

このコースでは、リレーショナルデータベースの基礎と、その操作方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

AIで学ぶ中級SQLクエリ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 270件のレビュー

並べ替え、集計、フィルタリング、分類のクエリを生成するAIプロンプトを作成し、SQLスキルを高めましょう。

データ操作

3 時間

コース

Alteryxでのデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 696件のレビュー

Alteryxでユニオン、ジョイン、パースを用いてデータを統合し、パフォーマンス最適化を行います。

データ操作

3 時間

コース

tidyrでデータを整形する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 491件のレビュー

ほぼあらゆるデータを整然データに変換し、分析を容易にします。

データ操作

4 時間

コース

Snowflake のウィンドウ関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 570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。

データ操作

3 時間

コース

シェルでのデータ処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 542件のレビュー

コマンドラインの強力なスキルを身につけ、データのダウンロード、処理、変換、機械学習パイプラインまで学べます。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで扱う地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 292件のレビュー

このコースでは、空間データをPythonデータサイエンスのワークフローに統合する方法を学べます。

データ操作

4 時間

コース

Sigma における計算

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 206件のレビュー

データを探索し、ロジックを自動化し、実践的なビジネス例でトレンドを見つける動的なSigma計算を構築します。

データ操作

2 時間

コース

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+
  • 345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!

データ操作

4 時間

コース

Power BI で始める Python 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 155件のレビュー

Power BIでPythonスクリプトを使い、データ前処理、可視化、相関係数の計算を学びます。

データ操作

3 時間

コース

Analyzing Social Media Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 33件のレビュー

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

データ操作

4 時間

コース

PySparkで学ぶ特徴量エンジニアリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 310件のレビュー

データサイエンティストが時間の70~80%を費やす、データ整理と特徴量エンジニアリングの実践を学ぶ。

データ操作

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

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 292件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで欠損データに対処する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 192件のレビュー

Pythonで欠損データの特定、分析、除去、そして代入(補完)方法を学びます。

データ操作

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

tidyverse で学ぶカテゴリ型データ

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 177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。

データ操作

4 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。