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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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727 コース

コース

Power BI におけるデータ変換

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,020件のレビュー

ピボット変換(解除)、転置、追加、結合といったテーブル操作の方法について学んでいただけます。カスタム列、M言語、および高度なエディターを活用して、より強力な機能を手に入れましょう。

データ操作

3 時間

コース

Docker入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,611件のレビュー

Dockerの概要について学び、データ専門家のツールキットにおけるその重要性についてご説明いたします。Dockerコンテナやイメージなどについて学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

データコミュニケーションの基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 5,293件のレビュー

誰もスプレッドシートを見るのは好きではありません!データに命を吹き込みましょう。プレゼンテーションの質を高め、技術データを実践的な知見へと変換する方法を学びましょう。

データリテラシー

3 時間

コース

Google Gemini と NotebookLM で学ぶ実践AI

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 899件のレビュー

GoogleのAIエコシステムで、GeminiとNotebookLMを使って業務を自動化し、生産性を高め、より賢く働く方法を習得しましょう。

AI

2 時間

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
  • 4.7+
  • 4,962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の機会を見極め、POCを作成し、ソリューションを実装して、AI戦略を策定する方法を学びます。

AI

2 時間

コース

Rで学ぶ統計入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,022件のレビュー

統計スキルを向上させ、データの収集・分析方法、そして正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Power BI における DAX 関数

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,429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

3 時間

コース

Shell 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,450件のレビュー

Unixのコマンドラインは、ユーザーが既存のプログラムを新たな方法で組み合わせたり、反復的な作業を自動化したり、クラスターやクラウド上でプログラムを実行したりするのに役立ちます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

データプライバシー入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,979件のレビュー

データプライバシーの原則について明確な理解を深め、プライバシーとセキュリティのプロセスをどのように実施するかを学びます。

データリテラシー

2 時間

コース

データウェアハウスの基本概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,673件のレビュー

この入門的かつ概念的なコースは、データウェアハウジングの基礎を理解するお手伝いをいたします。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Pythonで学ぶSoftware Engineeringの原則

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 680件のレビュー

モジュール性、ドキュメント化、自動化されたテストについて学び、データサイエンスの問題をより迅速かつ確実に解決するお手伝いをいたします。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Responsible AI Practices

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,285件のレビュー

実践事例とインタラクティブ教材で学ぶ、Responsible AIの包括的コース。責任あるAI運用を体系的に習得しましょう。

AI

2 時間

コース

Rで学ぶ回帰入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,430件のレビュー

R言語を用いた回帰分析の実装、分析、解釈を通じて、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

dbt入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,383件のレビュー

本コースでは、データモデリング、変換、テスト、およびドキュメント作成のためのdbtについてご説明いたします。

データエンジニアリング

4 時間

コース

中級 Power BI データモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 4,358件のレビュー

Power BIにおけるマスターデータモデリングを習得しましょう。

データ操作

3 時間

コース

ファイナンスのためのPython入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 445件のレビュー

Pythonのスキルを身につけ、金融キャリアを向上させましょう。リスト、配列、データ可視化の活用方法を学び、財務分析を習得しましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

LLMOpsの概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,674件のレビュー

アイデアからデプロイまでのLLMOpsを学び、ライフサイクルと課題を理解し、アプリへの適用方法を身につけましょう。

AI

1 時間

コース

dplyr で行うデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 693件のレビュー

dplyrを用いたデータ変換と操作の方法を学び、Tidyverseのスキルを身につけましょう。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで始めるデータサイエンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 467件のレビュー

Pythonを用いたデータサイエンスの世界へ飛び込み、データを効果的に分析し可視化する方法を学びましょう。プログラミングの経験やスキルは不要です。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

OpenAI API ではじめる Embeddings 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,708件のレビュー

OpenAI の埋め込みモデルで、セマンティック検索やレコメンドなど高度な AI 応用を実現しましょう。

AI

3 時間

コース

ケーススタディ:Excelで顧客解約を分析する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,764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

1 時間

コース

MLOpsの概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,564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

2 時間

コース

中級 DAX in Power BI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,874件のレビュー

Microsoft Power BIにおけるDAX計算の数々をご紹介し、その活用方法をご説明いたします。

データ操作

3 時間

コース

Microsoft Azure を理解する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,376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

3 時間

コース

Introduction to LLMs in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,689件のレビュー

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

AI

3 時間

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+
  • 760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

1 時間 30 min

コース

Python で学ぶ ETL と ELT

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,494件のレビュー

抽出、変換、ロードの原則を用いて、効果的で高性能かつ信頼性の高いデータパイプラインの構築方法を学びましょう。

データエンジニアリング

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。