コース
tidyverse で学ぶカテゴリ型データ
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 177件のレビュー
分類の準備をしましょう。Tidyverseで職種名やアンケート回答などの非数値データを扱い、効果的にカテゴリ化します。
データ操作
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
Rで学ぶSupport Vector Machines
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 95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
確率・統計
確率・統計
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+
- 23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
ソフトウェア開発
確率・統計
データの可視化
実践ファイナンス
実践ファイナンス
確率・統計
実践ファイナンス
データ操作
ソフトウェア開発
機械学習
探索的データ分析
コース
Developing R Packages
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 158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
データの可視化
確率・統計
コース
Rで学ぶGeneralized Additive Models (GAMs) による非線形モデリング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 63件のレビュー
GAMは、データ内の関係を、さまざまなデータサイエンスの問題に高い適応性を持つ非線形関数としてモデル化します。
確率・統計
実践ファイナンス
コース
R での limma を用いた Differential Expression 解析
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 57件のレビュー
Bioconductor の limma パッケージを使い、遺伝子の差次的発現解析を学びます。
確率・統計
実践ファイナンス
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
機械学習
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+
- 86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
機械学習
確率・統計
確率・統計
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でデータスキルを伸ばしましょう
モバイルコースと毎日5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。