機械学習
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
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データの可視化
コース
R で学ぶ Mixture Models
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 23件のレビュー
Mixture modelsを学びましょう。確率的クラスタリングと分類に使える、便利で厳密な統計フレームワークです。
確率・統計
コース
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 9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
コース
R で学ぶ中級インタラクティブ可視化(plotly)
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 38件のレビュー
plotly を使い、R だけでアニメーション付きグラフとリンクドビューを作成する方法を学びましょう。
データの可視化
ソフトウェア開発
コース
Building Generative AI Apps to Talk to Your Data
- 中級スキルレベル
- 5
- 1件のレビュー
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
AI
コース
Google Workspace End User: Google Slides
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 11件のレビュー
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Drive
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 10件のレビュー
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Calendar
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 12件のレビュー
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Docs
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 11件のレビュー
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
クラウド
コース
PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 19件のレビュー
広告のクリック率を予測し、Pythonで基本的な機械学習モデルを実装。より効果的な広告最適化の方法を理解しましょう。
機械学習
コース
Google: Optimize Agent Behavior
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 6件のレビュー
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Meet
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 10件のレビュー
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Chat
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 12件のレビュー
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
クラウド
コース
Google Workspace End User: Google Sheets
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 10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
ソフトウェア開発
確率・統計
コース
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 8件のレビュー
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
クラウド
コース
Google: Add Agent Capabilities With Tools
- 基礎スキルレベル
- 5
- 4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
コース
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 8件のレビュー
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
クラウド
コース
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 7件のレビュー
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
クラウド
コース
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 7件のレビュー
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
クラウド
コース
Architecting with Google Kubernetes Engine: Production
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 6件のレビュー
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
クラウド
コース
Manage Scalable Workloads in GKE
- 上級スキルレベル
- 4.5+
- 4件のレビュー
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
クラウド
コース
Google: Manage Agent Memory and State
- 基礎スキルレベル
- 5
- 6件のレビュー
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
クラウド
コース
Boost Productivity with Gemini in BigQuery
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 7件のレビュー
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
クラウド
コース
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 7件のレビュー
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
クラウド
確率・統計
コース
Work with Gemini Models in BigQuery
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 9件のレビュー
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
クラウド
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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