データリテラシー
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
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
770 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+
- 5,337件のレビュー
(un)pivot、転置、追加、結合の方法を学べます。 カスタム列、M 言語、Advanced Editor で自在に強化。
データ操作
コース
Pythonで学ぶSoftware Engineeringの原則
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 738件のレビュー
モジュール性、ドキュメント化、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
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+
- 5,608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む。 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
コース
Docker の紹介
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2,754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
開発者のための AI 支援コーディング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,100件のレビュー
AIでコーディングを加速。アシスタントに指示して、コードの作成・テスト・ドキュメント化を効率的に行いましょう。
AI
コース
Shell 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 3,686件のレビュー
Unixコマンドラインは、既存のプログラムを新しい方法で組み合わせ、反復作業を自動化し、クラスタやクラウド上でプログラムを実行するのに役立ちます。
ソフトウェア開発
データ準備
確率・統計
データエンジニアリング
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+
- 1,058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
Snowflake アーキテクチャ
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 283件のレビュー
Snowflakeの3層アーキテクチャを習得し、Snowflakeで効果的に作業するためのメンタルモデルを構築します。
データマネジメント
コース
Power BI における DAX 関数
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,719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
Microsoft Azure を理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,512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 ではじめる Embeddings 入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,936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ドエンジンなど、より高度なAIアプリケーションを実現！
AI
コース
MLOpsの概念
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,713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
データリテラシー
データエンジニアリング
データ操作
コース
LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,909件のレビュー
外部データをLLMと統合する最先端手法を、LangChainを使ったRetrieval Augmented Generation（RAG）で学ぶ。
AI
コース
Tidyverse入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,161件のレビュー
tidyverseを使って、自分のデータを探索・可視化する道を始めよう。R内のデータサイエンスツール群として強力で人気のあるコレクションです。
ソフトウェア開発
AI
コース
Pythonによるオブジェクト指向プログラミング入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,620件のレビュー
オブジェクト指向プログラミング（OOP）の基礎を学び、独自のクラスとオブジェクトを作成しましょう。
ソフトウェア開発
AI
コース
効率的なPythonコードの書き方
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,547件のレビュー
効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。
ソフトウェア開発
コース
Replit で学ぶバイブコーディング
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 868件のレビュー
Replitでvibe codingを学ぶ。 Typeformクローンのようなアプリを作り、Replitアプリの保護とデプロイをマスターする。
AI
コース
ビジネスのためのLarge Language Models
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,364件のレビュー
Large Language Models（LLMs）の基礎と、ビジネスをどう変革しているかを学びます。
AI
コース
Intermediate GitHub Concepts
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2,366件のレビュー
GitHubのスキルを高める、GitHub Projects、Administration、advanced security featuresの中級コース。
ソフトウェア開発
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+
- 477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
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。