コース
Pythonで学ぶ教師なし学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,183件のレビュー
scikit-learnとscipyを使って、ラベルなしデータセットをクラスタリング、変換、可視化し、分析する方法を学びます。
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。
- 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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776 コース
コース
ggplot2 で始めるデータ可視化入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 2,634件のレビュー
ggplot2で、グラフィックスの文法を理解しながら、意味があり美しいデータ可視化を作成する方法を学びます。
データの可視化
コース
データコミュニケーションの基礎
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 5,988件のレビュー
スプレッドシートを見るのが好きな人なんていません！データに命を吹き込みましょう。 プレゼンテーションを改善し、技術的なデータを実用的なインサイトに変換する方法を学びます。
データリテラシー
データリテラシー
コース
Python におけるソフトウェアエンジニアリングの原則
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 815件のレビュー
モジュール性、ドキュメンてテーション、自動テストを学び、データサイエンスの問題をより速く、確実に解決しましょう。
ソフトウェア開発
コース
Power BIのデータ変換
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 5,696件のレビュー
ピボット（解除）、入れ替え、追加、結合の方法を学べます。 さらにカスタム列、M言語、詳細エディターでスキル強化できます。
データ操作
コース
LLMOps の概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 3,326件のレビュー
LLMOpsについて、構想からデプロイまで学び、ライフサイクルと課題についての洞察を深め、これらの概念をアプリケーションにどのように適用するかを学びます。
AI
ソフトウェア開発
データ準備
確率・統計
コース
GitHub Copilot を使ったソフトウェア開発
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,431件のレビュー
GitHub Copilotを習得し、文脈に即したコードの理解・作成・改善を実現。カスタマイズとスマート機能で生産性を高めます。
AI
コース
n8n によるワークフロー自動化入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 844件のレビュー
n8n を始めて、トリガー、ロジック、API、AI を活用した自動ワークフロー構築を学びましょう。コーディングは不要です！
AI
データエンジニアリング
コース
ケーススタディ：Excelによる顧客離脱の分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 3,284件のレビュー
架空の企業「Databel」のデータセットをExcelで分析し、顧客離れの原因を特定していただく必要がございます。
レポート／報告
コース
Docker の紹介
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2,927件のレビュー
Docker の基礎を理解し、データプロフェッショナルにとって Docker が重要である理由を説明できる。 Dockerコンテナ、イメージなどについて学びましょう。
ソフトウェア開発
コース
ビジネスにおける AI ソリューションの実装
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 5,450件のレビュー
AIからビジネス価値を引き出す方法を学ぶ。 AI活用の機会を見極め、POCを作成し、ソリューションを導入し、AI戦略を策定する方法を学ぶ。
AI
AI
データリテラシー
データ準備
コース
Claude Code in Action
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 241件のレビュー
Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
AI
データリテラシー
コース
Power BI における DAX 関数
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 5,053件のレビュー
データ分析式（DAX）を使用することで、カスタム関数を記述し、Power BIのスキルを次のレベルへと高めることが可能となります。
データ操作
データリテラシー
データエンジニアリング
データ操作
AI
コース
Microsoft Azure を理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,693件のレビュー
マイクロソフト アジュールおよびクラウドコンピューティングソフトウェアの力を学び、データエンジニアリングのスキル向上にお役立てください。
クラウド
コース
OpenAI API で学ぶ埋め込み入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,288件のレビュー
OpenAIの埋め込みモデルを使って、セマンティック検索やレコメンデーションエンジンなど、より高度なAIアプリケーションを実現しましょう！
AI
コース
MLOpsの概念
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,928件のレビュー
MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。
機械学習
コース
SQL Server 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 438件のレビュー
SQL Serverを使用して一般的なデータ操作タスクを実行する方法を学び、このデータベースシステムを用いた一般的なデータ操作タスクを習得しましょう。
ソフトウェア開発
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。