メインコンテンツへスキップ

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
  • 短い章を完了

無料アカウントを作成

Googleで続行その他のオプションを表示

または


続行すると、弊社の利用規約、プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
776 コース

コース

R での tidymodels によるモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 187件のレビュー

tidymodelsで機械学習のワークフローを効率化する方法を学びましょう。

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+
  • 101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

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 34件のレビュー

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

クラウド

3 時間

コース

Tableauで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 163件のレビュー

時系列の分類・処理・分析スキルを習得し、アナリティクスのプロを目指す方に必須のコースです。

データの可視化

2 時間

コース

Rで学ぶ債券の評価と分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

Rを使って債券の評価・分析モデルを構築し、金利変動から債券を守る方法を習得。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Introduction to Gemini Enterprise

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 15件のレビュー

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

クラウド

2 時間 15 min

コース

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 20件のレビュー

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

クラウド

4 時間

コース

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 21件のレビュー

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

クラウド

1 時間

コース

R による数値データの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 117件のレビュー

このコースでは、数値データに対する統計的推論の手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 15件のレビュー

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

AI

15 min

コース

ケーススタディ: KNIMEで行う財務分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 123件のレビュー

実データでKNIMEの金融分析を実践し、データ準備とワークフロー構築スキルを強化します。

実践ファイナンス

3 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+
  • 86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

Pythonで学ぶアンケートデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 57件のレビュー

Pythonでアンケートデータを分析し、記述統計と推測統計の適切な使いどころを見極められるようになります。

確率・統計

4 時間

コース

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 13件のレビュー

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

クラウド

4 時間

コース

Rで学ぶ金融トレーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 78件のレビュー

金融取引の基礎と、quantstrat を用いたシグナルベースのトレーディング戦略の構築方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 16件のレビュー

Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.

AI

15 min

コース

Working with DeepSeek in Python

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 107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

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 24件のレビュー

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

クラウド

3 時間 48 min

コース

Rによる多変量確率分布

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 51件のレビュー

多変量データを分析、可視化、モデリングする方法を学ぶ。

確率・統計

4 時間

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。