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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、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。

  • 自分のペースで学習
  • 実践的な経験を積む
  • 短いチャプターを完了

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329 コース

コース

Pythonで学ぶWebスクレイピング

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.7K

PythonライブラリScrapyを使用して、インターネットから情報を取得し解析する方法を学びましょう。

データ準備

4 時間

コース

現代のデータアーキテクチャを理解する

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.7K

最新のデータアーキテクチャを体系的に学習。IngestionからServing、Governance、Orchestrationまで主要要素を網羅します。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Pythonでの時系列データ操作

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.7K

このコースでは、時系列データの取り扱いに関する基礎を学んでいただきます。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶ画像処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.7K

思いどおりに画像を処理・変換・操作する力を身につけましょう。

機械学習

4 時間

コース

Pineconeで学ぶ埋め込み向けベクトルデータベース

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.6K

PineconeベクターデータベースがAIアプリ開発をどのように革新しているかを学びましょう。

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶDeep Learning入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.6K

ニューラルネットワークの基礎と、PythonのKeras 2.0を用いた深層学習モデルの構築方法を学びましょう。

AI

4 時間

コース

Power BIで学ぶファイナンス分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.6K

Power BIで財務分析を行い、既存の財務スキルをPower BIのデータ可視化で適用する方法を学びます。

実践ファイナンス

6 時間

コース

Introduction to Object-Oriented Programming in Java

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.5K

Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Intermediate Python for Finance

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 1.5K

Finance向けのPythonスキルを発展。datetime、if文、DataFrameなどの使い方を学び、実務力を強化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rで学ぶ中級回帰分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 1.5K

複数の説明変数を用いた線形回帰とロジスティック回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Python で学ぶ線形分類器

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.5K

このコースでは、logistic regression や SVM などの線形分類器の詳細を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Excel の Power Query 中級

  • 中級スキルレベル
  • 4.4+
  • 1.5K

ExcelのPower Query基礎を土台に、データ変換スキルを一段上へ。中級者向けコースで次のレベルの習熟を目指します。

データ準備

4 時間

コース

Working with Categorical Data in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.5K

Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.

データ操作

4 時間

コース

Analyzing Business Data in SQL

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.5K

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

レポート/報告

4 時間

コース

pandasで効率よくデータを取り込む

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.5K

CSV、スプレッドシート、JSON、SQLデータベース、APIなど、一般的な形式やシステムからデータを取得する方法を学びます。

データ準備

4 時間

コース

Llama 3 を使いこなす

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.4K

Llama LLMをローカル環境で実行し、ご自身のシステムに統合するための最新の手法についてご検討ください。

AI

2 時間

コース

pandas でデータを整形する

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 1.4K

DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。

データ操作

4 時間

コース

Google ADK で作る AI エージェント

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.3K

Google の Agent Development Kit (ADK) を使い、顧客サポート向けアシスタントを段階的に構築しましょう。

AI

1 時間

コース

実世界の課題にSQLを適用する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.3K

テーブルを見つけ、新しいテーブルやビューを保存・管理し、ビジネス課題に答える保守性の高いSQLコードを書きましょう。

レポート/報告

4 時間

コース

Software Development with Cursor

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.3K

Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.

AI

2 時間

コース

Rで学ぶSupervised Learning:分類

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.3K

このコースでは、分類のための機械学習の基礎を学びます。

機械学習

4 時間

コース

ggplot2 中級データ可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.4+
  • 1.2K

ggplot2におけるファセット、座標系、統計機能の活用方法を学び、意味のある説明的なプロットを作成しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Python で学ぶ Natural Language Processing 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.2K

Pythonで自然言語処理の基礎を学び、実データのテキストから洞察を抽出する手法を身につけましょう。

機械学習

4 時間

コース

Docker 中級

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.2K

マルチステージビルド、Dockerのネットワーキングツール、Docker Composeを習得し、最適なコンテナ化アプリを実現しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列解析

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 1.2K

この4時間のコースでは、Pythonで時系列データの基本的な分析方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶExplainable AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.2K

Scikit-learn、SHAP、LIMEで、透明性・信頼性・説明責任のあるAIを検証・構築するための必須スキルを身につけます。

AI

4 時間

コース

Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 1.2K

Kerasでディープラーニングモデルの開発を始めましょう。

AI

4 時間

コース

責任あるAIデータマネジメント

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 1.2K

AIプロジェクトの全工程と運用後までを見据え、データを責任を持って管理する理論を学びます。

AI

1 時間

コース

Rでのデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.4+
  • 1.2K

生データから迅速かつ正確にクリーニングし、的確なインサイトへ導くスキルを身につけましょう。

データ準備

4 時間

コース

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1.1K

勾配ブースティングの基礎を学び、XGBoostで分類・回帰の課題を解く最先端の機械学習モデルを構築します。

機械学習

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マスター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たくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。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が必要です。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?

職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦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を使用しています。

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ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。

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実践経験が必要です。

データサイエンスにはコーディングが必要ですか?

はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間で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背景のない人の場合、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には、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。

データサイエンス内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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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。