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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。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
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776 コース

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

4 時間

コース

Rで学ぶ定量的リスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 85件のレビュー

リスク要因リターン系列を扱い、その経験的特性を調べ、Value-at-Riskを推定します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

pandasで警察活動を分析する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 30件のレビュー

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

4 時間

コース

SAS ユーザーのための R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 29件のレビュー

SASの知識をRに活かし、無料で強力なソフトウェア言語でデータを分析する方法を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 22件のレビュー

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

クラウド

1 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 15件のレビュー

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

クラウド

4 時間 30 min

コース

Rで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 154件のレビュー

FinanceとRのスキルを活用し、金融ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Tidyverse で学ぶ Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 119件のレビュー

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

5 時間

コース

Rで学ぶ因子分析

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 165件のレビュー

性格などの潜在変数を、探索的因子分析と確認的因子分析で学び、活用しましょう。

確率・統計

4 時間

コース

ディフェンシブRプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

Rでディフェンシブプログラミングを学び、コードの堅牢性を高めましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 88件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 37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

8 時間 15 min

コース

Google: Manage Agent Memory and State

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 35件のレビュー

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

クラウド

1 時間 30 min

コース

HR Analytics: Rで学ぶ従業員データの探索

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 42件のレビュー

HRアナリティクスの事例を通じて、データの操作、可視化、統計検定の方法を学びます。

探索的データ分析

5 時間

コース

Pythonで学ぶSurvival Analysis

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 73件のレビュー

生存時間解析でタイム・トゥ・イベントデータを扱い、生存時間を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

Developing R Packages

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 159件のレビュー

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

4 時間

コース

Rで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 186件のレビュー

Rで時系列の可視化を学び、株式選定のケーススタディで実践しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Haystackで学ぶAIエージェント構築

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

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

1 時間 30 min

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+
  • 179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

コース

Production Machine Learning Systems

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 11件のレビュー

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

16 時間

コース

PostgreSQLで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 101件のレビュー

PostgreSQLで時系列解析を効果的に行い、実データへ応用する方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

KNIMEによるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 261件のレビュー

KNIMEでデータ操作を自動化。結合、集計、データベースのワークフロー、高度なファイル処理を習得しましょう。

データ操作

3 時間

コース

Google Workspace End User: Gmail

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 30件のレビュー

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

クラウド

7 時間 15 min

コース

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 37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

5 時間 15 min

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。