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。
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181 コース
コース
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 178件のレビュー
本コースは、時系列データのための特徴量エンジニアリングと機械学習に焦点を当てます。
機械学習
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ソフトウェア開発
確率・統計
機械学習
ソフトウェア開発
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データの可視化
実践ファイナンス
AI
実践ファイナンス
探索的データ分析
機械学習
コース
Pythonでのハイパーパラメータチューニング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 814件のレビュー
Pythonでの自動ハイパーパラメータ調整の手法を学ぶ。Grid、Random、Informed Searchを含む。
機械学習
コース
Python で学ぶ Natural Language Processing 入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 997件のレビュー
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
コース
spaCyで学ぶNatural Language Processing
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 596件のレビュー
spaCyの基本操作を習得し、自然言語処理モデルを学習。非構造化データから情報を抽出し、パターンをマッチングします。
機械学習
確率・統計
コース
Pythonで学ぶSentiment Analysis
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 441件のレビュー
顧客は製品に満足していますか、それともサービスに不満がありますか？エンドツーエンドの感情分析の実施方法を学びましょう。
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データ操作
機械学習
機械学習
データの可視化
データの可視化
コース
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 322件のレビュー
ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。
実践ファイナンス
コース
pandas でデータを整形する
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 800件のレビュー
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
コース
Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 248件のレビュー
Pythonで、推論・行動・実世界の課題解決を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学ぶ。
AI
ソフトウェア開発
確率・統計
データ操作
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
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