コース
Power BIのデータ変換
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 6,032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
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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794 コース
データエンジニアリング
コース
人工知能ガバナンス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,861件のレビュー
CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを活用し、責任あるAIを構築・組み込み・拡張する。
AI
データ操作
データ操作
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+
- 6,288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。 プレゼン力を高め、技術データを実践的な知見に変える方法を学びましょう。
データリテラシー
コース
Docker の紹介
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,117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
AI
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+
- 1,744件のレビュー
文脈、カスタマイズ、スマート機能を活用して、GitHub Copilotでコードの理解・作成・改善をマスターしましょう。
AI
データ準備
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+
- 873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 における DAX 関数
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 5,319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
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+
- 3,544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
Microsoft Azure を理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,913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
Power BIで学ぶ探索的データ分析（EDA）
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,390件のレビュー
Power BIの探索的データ分析（EDA）を活用し、より迅速に洞察を明らかにし、ビジネス価値を推進する効果的なレポート作成方法について学びましょう。
探索的データ分析
データ操作
ソフトウェア開発
ソフトウェア開発
コース
Python のデータ型
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 587件のレビュー
lists、dictionaries、tuples などの Python データ型を整理・強化し、活用して Data Science の課題を解決しましょう。
ソフトウェア開発
コース
ChatGPT入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 5,881件のレビュー
ChatGPTを効果的に活用するためのプロンプト設計、回答精度を高める方法、安全なAI活用の基本を学びます。 AIとの会話を効率化し、最大限に活用しましょう！
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+
- 926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
コース
Microsoft Copilot in Excel
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 889件のレビュー
Excelと格闘するのはやめて、話しかけてみましょう！ExcelでCopilotを使ってデータを整理し、グラフを作成して、答えをすばやく見つけましょう。
AI
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+
- 5,712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の構築からソリューションの導入、AI戦略の策定までを体系的に身につけます。
AI
データリテラシー
データエンジニアリング
データリテラシー
コース
Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,281件のレビュー
Pythonでstatsmodelsを使った回帰分析を実装・分析・解釈し、住宅価格と広告のクリック率を予測します。
確率・統計
データ操作
コース
OpenAI API で学ぶ埋め込み入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,544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
Power BI のレポート作成
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,526件のレビュー
お持ちのスキルを活用して、Power BIのビジュアライゼーションをさらに高めましょう。ダッシュボードを構築するだけでなく、代替データを用いたストーリーテリングの技法を学びましょう。
データの可視化
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。