データマネジメント
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
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データ操作
確率・統計
ソフトウェア開発
確率・統計
コース
ケーススタディ:Tableauで行う在庫分析
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 57件のレビュー
在庫分析のケーススタディでTableauスキルを強化。データセットを分析し、計算フィールドを作成して、可視化を構築します。
データの可視化
コース
Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 48件のレビュー
Bioconductorを用い、人のがんデータセットでChIP-seqデータの解析と解釈を学びます。
確率・統計
データ操作
コース
Google DeepMind: Fine-Tune Your Model
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 14件のレビュー
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
クラウド
機械学習
コース
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7件のレビュー
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
クラウド
機械学習
コース
Google DeepMind: Accelerate Your Model
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 17件のレビュー
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
クラウド
実践ファイナンス
コース
flexdashboard で作るダッシュボード
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 49件のレビュー
このコースでは、flexdashboard と shiny を使って静的・対話型ダッシュボードの作成方法を学びます。
レポート/報告
確率・統計
コース
ケーススタディ: Tableauで医療データを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 65件のレビュー
医療のケーススタディでTableauを実践。データを分析し、業務効率の洞察を得て、ダッシュボードを構築します。
データの可視化
コース
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 16件のレビュー
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
クラウド
コース
Generative AI Essentials with Snowflake
- 中級スキルレベル
- 4.2+
- 7件のレビュー
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
AI
コース
Google DeepMind: Design And Train Neural Networks
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 16件のレビュー
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
クラウド
実践ファイナンス
確率・統計
コース
ケーススタディ:Alteryxでフィットネスデータを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 55件のレビュー
実データのフィットネスデータでAlteryxスキルを磨き、ターゲット型マーケティング戦略と革新的な製品開発につなげましょう。
データ準備
レポート/報告
確率・統計
コース
Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 14件のレビュー
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
クラウド
レポート/報告
コース
Case Study: Net Revenue Management in Google Sheets
- 中級スキルレベル
- 4.4+
- 17件のレビュー
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
実践ファイナンス
データ操作
ソフトウェア開発
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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