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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

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127 コース

コース

shinydashboard で作るダッシュボード

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 79件のレビュー

Rで強力なshinydashboardパッケージを使い、インタラクティブなダッシュボードを作成する方法を学ぶ。 視聴者向けに、動的で魅力的なビジュアライゼーションを作成します。

レポート/報告

4 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+
  • 104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

Tidyverseによるデータコミュニケーション

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 197件のレビュー

tidyverseツールの力を活用し、結果を伝える出版品質のグラフィックとカスタムスタイルのレポートを作成します。

データの可視化

4 時間

コース

Rで学ぶマーケットバスケット分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 93件のレビュー

Rでマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、小売データを解析し、映画レコメンデーションを作成します。

データ操作

4 時間

コース

Rで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 150件のレビュー

FinanceとRのスキルを活用し、金融ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 時間

コース

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 87件のレビュー

ロジスティック回帰と決定木を使い、実践的な場面で統計モデリングを適用して信用リスクをモデル化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

R で地理空間データを可視化する

  • 中級スキルレベル
  • 4.5+
  • 87件のレビュー

空間データの読み取り・探索・操作を学び、Rで洞察に富む地図を作成するスキルを身につけましょう。

データの可視化

4 時間

コース

R による数値データの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 107件のレビュー

このコースでは、数値データに対する統計的推論の手法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 38件のレビュー

Rで分析を用いて不正検知を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶ定量的リスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 83件のレビュー

リスク要因リターン系列を扱い、その経験的特性を調べ、Value-at-Riskを推定します。

実践ファイナンス

5 時間

コース

R で学ぶ plotly によるインタラクティブ可視化

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 85件のレビュー

Rでplotlyを使い、インタラクティブなデータ可視化を作成してデータストーリーテリングを強化する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Rで学ぶSupport Vector Machines

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 91件のレビュー

このコースでは、直感的で視覚的なアプローチで support vector machine(SVM)を導入します。

機械学習

4 時間

コース

R の data.table によるデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.6+
  • 22件のレビュー

data.tableでフィルタリングや選択、グループ統計の計算など、データ操作の基礎概念をマスターしましょう。

データ操作

4 時間

コース

Bond Valuation and Analysis in R

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.

実践ファイナンス

4 時間

コース

Developing R Packages

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 151件のレビュー

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

ソフトウェア開発

4 時間

コース

HR Analytics: Rで学ぶ従業員データの探索

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 37件のレビュー

HRアナリティクスの事例を通じて、データの操作、可視化、統計検定の方法を学びます。

探索的データ分析

5 時間

コース

Rで学ぶ中級ポートフォリオ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 70件のレビュー

Rでの金融スキルを高め、ポートフォリオのバックテスト、分析、最適化を行いましょう。

実践ファイナンス

5 時間

コース

R によるカテゴリカルデータの推測

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 111件のレビュー

このコースでは、カテゴリカルデータに対して統計手法を活用する方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

SAS ユーザーのための R

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 27件のレビュー

SASの知識をRに活かし、無料で強力なソフトウェア言語でデータを分析する方法を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Rで学ぶGARCHモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 96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

Rで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 90件のレビュー

RでのA/Bテストの基礎を学習。実験設計、データ分析、結果予測、可視化による成果の提示まで身につけます。

確率・統計

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。