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。
729 コース

コース

実践で学ぶGDPR:コンプライアンスと制裁金

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 90件のレビュー

実例でGDPRを学び、データ権利、侵害事例、コンプライアンス上の課題を理解します。

データマネジメント

2 時間

コース

Rで学ぶソーシャルメディアデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 86件のレビュー

Twitterデータを抽出・可視化し、感情分析とネットワーク分析を実施。ツイートの位置情報も地図上に可視化します。

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+
  • 27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

R で学ぶ統計面接対策

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 20件のレビュー

このコースでは、分布から仮説検定、回帰モデルまで、頻出の統計トピックを網羅的に準備します。

確率・統計

4 時間

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

2 時間

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

4 時間

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

8 時間

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

3 時間

コース

Rで学ぶ自然言語処理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 40件のレビュー

Rでの自然言語処理に必須のスキルとツールを体系的に概観し、実務で活かす力を身につけます。

機械学習

4 時間

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

コース

Pythonで学ぶ債券の評価と分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 67件のレビュー

債券の仕組み、価格算定、主要リスク評価を、numpy と numpy-financial を用いて学びます。

実践ファイナンス

4 時間

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

4 時間

コース

rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 64件のレビュー

Bayesian 推定法を活用し、線形回帰モデルについてより的確な推論を行う方法を学びます。

確率・統計

4 時間

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

3 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+
  • 73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

Python 中級ネットワーク解析

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 76件のレビュー

時系列グラフを分析し、二部グラフを使い、ネットワーク分析の高度な問題に取り組むスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

R によるビジネスプロセス分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 42件のレビュー

Rでビジネスプロセスを分析し、膨大なイベントデータから実用的なインサイトを抽出する方法を学ぶ。

レポート/報告

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
  • 4.6+
  • 51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

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

2 時間 30 min

コース

DataLab と SQL

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 41件のレビュー

DataLabのワークブックでSQLを実践し、分析力を高めるハンズオンコースです。

レポート/報告

1 時間

コース

dplyr でプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 47件のレビュー

高度な dplyr 変換を習得し、dplyr と ggplot2 のコードを関数に組み込む方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Julia中級

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 79件のレビュー

中級Juliaコースでスキルを一段上へ。ループ、発展的なデータ構造、計測(タイミング)などを体系的に習得します。

ソフトウェア開発

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。