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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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  • 実践的な経験を積む
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729 コース

コース

Rで学ぶGARCHモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 95件のレビュー

GARCHモデルを指定・適合し、時変ボラティリティとバリュー・アット・リスクを予測します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶ中級ポートフォリオ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 68件のレビュー

Rでの金融スキルを高め、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

ビジネスのための MLOps

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 138件のレビュー

MLOpsを学び、機械学習アプリケーションの自動化とスケーリングに必要なツールと練習を身につけます。

機械学習

3 時間

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

3 時間 41 min

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

1 時間

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

4 時間

コース

統計的思考 ケーススタディ

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 79件のレビュー

統計的思考力を活かし、実データセットから実用的な洞察を引き出して、習得への重要な一歩を踏み出しましょう。

確率・統計

4 時間

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

4 時間

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

4 時間

コース

Rによる次元削減

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 96件のレビュー

Rで次元削減を学び、あなたのデータとモデルに最適な特徴選択・特徴抽出を習得しましょう。

機械学習

4 時間

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

4 時間

コース

Google スプレッドシートの条件付き書式

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 97件のレビュー

組み込みオプションとカスタム数式で、データに条件付き書式を適用する方法を学びましょう。

データ操作

2 時間

コース

spaCyで学ぶAdvanced NLP

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 20件のレビュー

spaCyで、ルールベースと機械学習の両方を用いた高度な自然言語理解システムの構築方法を学びます。

機械学習

5 時間

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

3 時間

コース

Rで学ぶ特徴量エンジニアリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 142件のレビュー

機械学習モデルの特徴量エンジニアリングの原則と、Rのtidymodelsでの実装方法を学びます。

機械学習

4 時間

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

4 時間 15 min

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

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でデータスキルを磨きましょう

モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。