ソフトウェア開発
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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コース
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 14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
コース
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 16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
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+
- 41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
機械学習
確率・統計
確率・統計
データの可視化
データの可視化
データ操作
コース
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
- 上級スキルレベル
- 4.9+
- 14件のレビュー
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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
- 4.9+
- 20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
確率・統計
コース
R で学ぶ Mixture Models
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 27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
確率・統計
確率・統計
コース
Analyzing Data with Claude
- 基礎スキルレベル
- 4.4+
- 20件のレビュー
Learn how to use Claude to analyze your data and extract accurate, actionable insights.
AI
コース
Retrieval-Augmented Generation with LangChain
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 79件のレビュー
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
AI
コース
LLM Tool Use with LangChain
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 59件のレビュー
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
AI
コース
LangChain による LLM アプリケーション開発の基礎
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 281件のレビュー
会話型LLMアプリの構築を学ぶ — 信頼性の高い構造化出力、永続的な会話履歴、リアルタイムストリーミング付き。
AI
コース
Prompt Engineering with LangChain
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 109件のレビュー
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
AI
コース
LLM Application Evaluation with LangSmith
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 109件のレビュー
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
AI
コース
Agentic Systems with LangGraph
- 中級スキルレベル
- 4.5+
- 87件のレビュー
Learn to build agentic systems using LangGraph.
AI
コース
AI Safety and Ethics
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 148件のレビュー
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
AI
コース
Building Claude Cowork Plugins
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 31件のレビュー
Learn how to install and modify existing plugins, as well as how to build your own plugins using Claude Cowork.
AI
コース
Token Cost Management for Everyone
- 基礎スキルレベル
- 4.6+
- 240件のレビュー
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
AI
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。