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データ、AI、クラウドコース

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100 コース

コース

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 11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

1 時間 18 min

コース

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 7件のレビュー

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

クラウド

1 時間

コース

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • 基礎スキルレベル
  • 4.9+
  • 14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

1 時間 23 min

コース

Manage Scalable Workloads in GKE

  • 上級スキルレベル
  • 4.6+
  • 5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

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

クラウド

1 時間

コース

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11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

2 時間 30 min

コース

Introduction to Security in the World of AI

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 15件のレビュー

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

クラウド

1 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 7件のレビュー

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

クラウド

4 時間 30 min

コース

Work with Gemini Models in BigQuery

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 14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

1 時間

コース

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • 上級スキルレベル
  • 4.9+
  • 10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

コース

Production Machine Learning Systems

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 5件のレビュー

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

クラウド

16 時間

コース

Introduction to Gemini Enterprise

  • 基礎スキルレベル
  • 5
  • 7件のレビュー

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

クラウド

2 時間 15 min

コース

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 6件のレビュー

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

クラウド

1 時間

コース

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 6件のレビュー

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

クラウド

30 min

コース

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 5件のレビュー

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

クラウド

1 時間 15 min

コース

Model Armor: Securing AI Deployments

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 5件のレビュー

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

クラウド

2 時間 30 min

コース

AI Infrastructure: Storage Options

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 11件のレビュー

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

クラウド

1 時間

コース

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 6件のレビュー

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

クラウド

1 時間 30 min

コース

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 5件のレビュー

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

クラウド

4 時間

コース

Accelerate App Development with Gemini CLI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 7件のレビュー

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

クラウド

3 時間

コース

Gemini for end-to-end SDLC

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 4件のレビュー

With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.

クラウド

1 時間 30 min

コース

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • 中級スキルレベル
  • 5
  • 2件のレビュー

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

クラウド

21 時間 15 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。

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