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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
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。
または
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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
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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
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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
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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
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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
確率・統計
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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
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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
データリテラシー
データエンジニアリング
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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
コース
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
確率・統計
データリテラシー
データエンジニアリング
AI
データ操作
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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
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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
データ操作
コース
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
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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
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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
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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
データ操作
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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
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Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
AI
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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
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。