実践ファイナンス
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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機械学習
実践ファイナンス
機械学習
コース
Case Study: Set Up a Book Recommendation App in Azure
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 95件のレビュー
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
クラウド
実践ファイナンス
コース
Introduction to Data Engineering on Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 9件のレビュー
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
クラウド
コース
Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 16件のレビュー
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
クラウド
コース
R での limma を用いた Differential Expression 解析
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 53件のレビュー
Bioconductor の limma パッケージを使い、遺伝子の差次的発現解析を学びます。
確率・統計
ソフトウェア開発
コース
R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 80件のレビュー
Rでplotlyを使い、インタラクティブなデータ可視化を作成してデータストーリーテリングを強化する方法を学びます。
データの可視化
確率・統計
コース
MATLABユーザーのためのPython
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 29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
コース
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 62件のレビュー
Daskを使ったPythonの並列処理を学び、ワークフローを拡張し、ビッグデータを効率的に扱いましょう。
ソフトウェア開発
機械学習
コース
Rで学ぶSupport Vector Machines
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 84件のレビュー
このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。
機械学習
データ操作
データの可視化
探索的データ分析
機械学習
機械学習
クラウド
コース
Working with DeepSeek in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 98件のレビュー
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
AI
コース
Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 14件のレビュー
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
クラウド
機械学習
コース
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 17件のレビュー
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
Getting Started with Google Kubernetes Engine
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 18件のレビュー
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
コース
Google Sheetsで学ぶローン返済(アモチゼーション)
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 45件のレビュー
Google Sheetsで、財務関数と条件付き数式を用いた償還表ダッシュボードの作り方を学びます。
実践ファイナンス
コース
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 14件のレビュー
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
クラウド
コース
ケーススタディ:Tableau で行うサプライチェーン分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 67件のレビュー
Tableauのサプライチェーン分析ケーススタディを学ぶ。 出荷、在庫管理、ダッシュボード作成に取り組み、業務改善を推進します。
データの可視化
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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