コース
MATLABユーザーのためのPython
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 32件のレビュー
MATLABから移行し、Pythonの基本概念を学び、NumPyとMatplotlibで実践的にスキルを身につけましょう。
ソフトウェア開発
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。
または
コース
MATLABから移行し、Pythonの基本概念を学び、NumPyとMatplotlibで実践的にスキルを身につけましょう。
ソフトウェア開発
機械学習
実践ファイナンス
コース
Stanford Open Policing Projectのデータを用い、pandasで性別が警察の行動に与える影響を分析します。
データ操作
ソフトウェア開発
コース
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
クラウド
データマネジメント
コース
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
クラウド
実践ファイナンス
コース
tidyrとpurrrパッケージをtidyverseで活用し、機械学習モデルを生成・探索・評価します。
機械学習
確率・統計
ソフトウェア開発
AI
実践ファイナンス
データの可視化
コース
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
クラウド
コース
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
クラウド
探索的データ分析
確率・統計
コース
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
クラウド
コース
Haystackを使って、LLMと外部コンポーネントを連携するオープンソースフレームワークでヘルスケアAIエージェントを作成します。
AI
コース
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
コース
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
クラウド
データ操作
データ操作
コース
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
クラウド
コース
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
クラウド
機械学習
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。