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。
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- 実践的な経験を積む
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データ準備
データリテラシー
データリテラシー
コース
生成AIでデータをクレンジングする
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,781件のレビュー
生成AIでデータクレンジングを実施。重複、NULL、書式不整合を修正し、整合性と精度の高いデータセットを構築します。
AI
コース
Google Gemini と NotebookLM で学ぶ実践 AI
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,360件のレビュー
GeminiとNotebookLMを活用し、業務の自動化や生産性向上など、GoogleのAIエコシステムを仕事で使いこなす方法を学びます。
AI
クラウド
データ操作
コース
Rでのデータインポート入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 405件のレビュー
本コースでは、readxlやdata.tableといったツールを用いて、RでCSV、XLS、テキストファイルを読み込む方法を学びます。
データ準備
コース
GPT入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,211件のレビュー
GPTツールを責任を持って自信を持って活用する方法を学びましょう。 これらのツールの仕組みと、プロンプト作成や出力評価の手法を学びましょう。
AI
データの可視化
データマネジメント
コース
Artificial Intelligence (AI) Strategy
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,443件のレビュー
ビジネス・データ・AIを結びつけ、組織全体で効果的に展開できるAI戦略の立て方を学びます。
AI
データマネジメント
データリテラシー
AI
コース
Microsoft Copilot in PowerPoint
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 612件のレビュー
Microsoft CopilotでPowerPointプレゼンテーションを作成する。 ドキュメントをスライドに変換し、ビジュアルや発表者ノートを生成。
AI
ソフトウェア開発
データ操作
AI
コース
Power Automate 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 175件のレビュー
Power Automateを実践的に学び、Microsoft 365コネクタ、動的コンテンツ、式、承認、Copilot AI支援を活用してクラウドフローを構築します。
AI
コース
Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 72件のレビュー
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
データエンジニアリング
コース
Tableau でダッシュボードを作成する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,673件のレビュー
データ駆動型の世界において、ダッシュボードは必須のツールです。Tableauダッシュボードを活用して、ビジネスパフォーマンスへの影響力を高めましょう。
データの可視化
コース
Microsoft Azure のアーキテクチャとサービスを理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,822件のレビュー
このコースでは、Azure の基盤をさらに深掘りし、コンテナや仮想マシンなどのトピックを幅広く扱います。
クラウド
データマネジメント
その他
コース
AIセキュリティとリスク管理
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,643件のレビュー
AIセキュリティの基本を理解し、脅威からシステムを守りながら、ビジネス目標との整合性を保ち、主要なリスクを軽減する方法を学びます。
AI
コース
ダッシュボード設計の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,271件のレビュー
成果を生むダッシュボードの作成スキルを身につけましょう。 ダッシュボード設計の基本、ビジュアル分析の構成要素、ダッシュボードの種類を理解します。
データの可視化
コース
ビジネスのためのLarge Language Models
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,678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
Snowflake アーキテクチャ
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 413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
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。
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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。