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。
84 コース

コース

Java で PostgreSQL データベースにクエリを実行する

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 86件のレビュー

JDBCでJavaをPostgreSQLに接続する。 安全なクエリの作成、トランザクション管理、大規模データセットの効率的な処理を学びます。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 143件のレビュー

ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

確率・統計

5 時間

コース

R による欠損データの補完処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 94件のレビュー

欠損データを診断・可視化し、さまざまな補完手法で対処。結果を改善するコツも紹介。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶ推測の基礎

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 217件のレビュー

Pythonでの統計的推測を学び、データに基づく妥当な結論を実践的に導く4時間コースです。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶSurvival Analysis

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 71件のレビュー

生存時間解析でタイム・トゥ・イベントデータを扱い、生存時間を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶGARCHモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 95件のレビュー

GARCHモデルを指定・適合し、時変ボラティリティとバリュー・アット・リスクを予測します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 68件のレビュー

離散事象シミュレーションの力で、ビジネスプロセスを最適化する方法を学びます。 PythonのSimPyパッケージを使ってデジタルツインの開発を学ぶ。

確率・統計

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

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

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

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

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

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

Rで学ぶスケーラブルなデータ処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 22件のレビュー

Rでbigmemoryとiotoolsを使い、ビッグデータを扱うスケーラブルなコードの書き方を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

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

7 時間 20 min

コース

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 5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

4 時間 13 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。