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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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776 コース

コース

R によるカテゴリカルデータの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 118件のレビュー

このコースでは、カテゴリカルデータに対して統計手法を活用する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

KNIMEで学ぶデータ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 211件のレビュー

KNIMEで魅力的なデータ可視化を習得。チャート、コンポーネント、ダッシュボードの作成を網羅。

データの可視化

2 時間

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+
  • 74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

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+
  • 157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

Overturning Insurance Denials with Claude Cowork

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 15件のレビュー

A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!

AI

15 min

コース

AI Infrastructure: Storage Options

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 20件のレビュー

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

クラウド

1 時間

コース

sparklyr を使った Spark 入門(R)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 85件のレビュー

SparkとRのsparklyrパッケージでビッグデータ分析を実行し、Spark MLIbを4時間で学習。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Google Workspace End User: Google Sheets

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 22件のレビュー

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

クラウド

6 時間 30 min

コース

Gemini for Application Developers

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 15件のレビュー

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

クラウド

1 時間 30 min

コース

Rで学ぶマーケットバスケット分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 95件のレビュー

Rでマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、小売データを解析し、映画レコメンデーションを作成します。

データ操作

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+
  • 72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

AI Infrastructure: Deployment Types

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 17件のレビュー

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

クラウド

1 時間 30 min

コース

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 13件のレビュー

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

クラウド

1 時間 15 min

コース

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 32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

6 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+
  • 53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

Model Armor: Securing AI Deployments

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 13件のレビュー

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

クラウド

2 時間 30 min

コース

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 12件のレビュー

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

クラウド

3 時間

コース

Rで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 38件のレビュー

Rで分析を用いて不正検知を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 30件のレビュー

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

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。