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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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+
- 1,662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
データリテラシー
データ操作
データマネジメント
コース
Snowflake アーキテクチャ
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 343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
AI
データリテラシー
データ操作
コース
ケーススタディ: Power BI での HR アナリティクス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,200件のレビュー
Power BIを活用して、人事(HR)データのインポート、分析、可視化に、ご自身のスキルをご活用ください。
データ操作
データ準備
クラウド
コース
Introduction to Power Automate
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 124件のレビュー
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
AI
データの可視化
データ操作
データマネジメント
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+
- 905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
ソフトウェア開発
コース
Artificial Intelligence (AI) Strategy
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,231件のレビュー
ビジネス・データ・AIを統合し、効果的にスケールするAI戦略で成功を導く目標設定を学びましょう。
AI
コース
Microsoft Copilot in PowerPoint
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 403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、ビジュアルとスピーカーノートを生成します。
AI
その他
AI
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+
- 2,502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
データマネジメント
AI
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+
- 380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
データ操作
コース
Gen AI: Beyond the Chatbot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 389件のレビュー
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
クラウド
AI
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。