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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

Google Workspace End User: Gmail

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 15件のレビュー

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

クラウド

7 時間 15 min

コース

R による生命保険商品の評価

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

Rでキャッシュフロー評価の基礎を学び、人間の死亡データを扱い、生命保険商品を構築する。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rによる多変量確率分布

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 39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

コース

Google: Human-Centered AI

  • 基礎スキルレベル
  • 5
  • 13件のレビュー

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

クラウド

10 min

コース

Observability in Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 15件のレビュー

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

クラウド

4 時間 30 min

コース

Rで学ぶ中級正規表現

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 33件のレビュー

Rで正規表現と文字列距離を習得し、テキストデータの操作・分析などを実践的に身につけましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 16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

コース

Rで学ぶ株式評価

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 63件のレビュー

株式評価の基礎を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶレスポンスモデル構築

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 29件のレビュー

市場反応の簡易モデルを構築し、マーケティング計画の効果を高める方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Google DeepMind: Represent Your Language Data

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 15件のレビュー

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.

クラウド

4 時間

コース

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 12件のレビュー

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

クラウド

30 min

コース

ディフェンシブRプログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 71件のレビュー

Rでディフェンシブプログラミングを学び、コードの堅牢性を高めましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶ中級予測分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 72件のレビュー

予測分析に向けて、データの前処理と整理方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

RJAGS によるベイズモデリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 47件のレビュー

このコースでは、RJAGSを使ってより高度なベイズモデルを実装する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rcpp で R コードを最適化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 12件のレビュー

C++ を活用して、R コードの実行速度を大幅に向上させましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R による米国国勢調査データの分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 37件のレビュー

tidyverseツールを使って、米国国勢調査局のデータを素早く可視化し、探索する方法を学ぶ。

探索的データ分析

4 時間

コース

Julia でのデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 39件のレビュー

Juliaでデータ操作の基礎を習得。実データでDataFramesの検査、変換、グループ化、可視化を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶ製品需要の予測

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 29件のレビュー

需要の主要因を特定し、季節性を分析し、実例を通じて製品階層ごとの需要を予測する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Google: Deploy Your First Agent

  • 基礎スキルレベル
  • 5
  • 6件のレビュー

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

クラウド

1 時間

コース

R による並列プログラミング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 72件のレビュー

Rで並列計算の力を引き出し、データ分析力を強化。計算を高速化し、大規模データを効率よく処理しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 5件のレビュー

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

AI

3 時間

コース

Building Data Pipelines with Airflow

  • 上級スキルレベル
  • 5
  • 2件のレビュー

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

データエンジニアリング

4 時間

コース

Kerasで学ぶMachine Translation

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 46件のレビュー

Google Translateのような製品を支えるモデルの仕組みに興味はありますか?

AI

4 時間

コース

Juliaで学ぶデータ可視化入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 29件のレビュー

Juliaでデータ可視化をマスター。目的に合った使い方を理解し、見栄えの良いプロットを作成できるようになります。

データの可視化

4 時間

コース

Rで学ぶ異常検知入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 25件のレビュー

外れ値を見つける統計的検定と、高度な異常スコアリング手法の使い方を学びます。

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。