データ、AI、クラウドコース

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• 4.7+
• 2,040件のレビュー

実験デザインを実装し、堅牢な統計解析を行って、精緻で妥当な結論を導きましょう。

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• 4.7+
• 247件のレビュー

Azure でスケーラブルな Web アプリとサーバーレス関数を構築・デプロイし、セキュリティ、監視、自動化を習得します。

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• 4.8+
• 238件のレビュー

データパイプラインを一気通貫で構築 - クレンジング、集計からストリーミング、オーケストレーションまで。

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• 4.7+
• 775件のレビュー

Plain Old Java Objectsの操作を学び、Collections Frameworkを極め、例外処理をプロ並みに。さらにloggingで確実に支援します。

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• 151件のレビュー

この4時間のコースでは、Pythonで時系列データの基本的な分析方法を学びます。

• 中級スキルレベル
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DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。

• 中級スキルレベル
• 4.7+
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PythonライブラリScrapyを使用して、インターネットから情報を取得し解析する方法を学びましょう。

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• 4.8+
• 951件のレビュー

SQLでレポートやダッシュボードを自作し、データ探索・クリーニング・検証のスキルを磨きましょう。

• 中級スキルレベル
• 4.8+
• 1,268件のレビュー

scikit-learn、SHAP、LIMEを活用し、透明性、信頼性、説明責任を備えたAIモデルを検証・構築するためのスキルを身につけます。

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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

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• 946件のレビュー

少ないデータでより正確な統計を得るため、sampling をマスターしましょう。

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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

• 中級スキルレベル
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このコースでは、分類のための機械学習の基礎を学びます。

• 中級スキルレベル
• 4.7+
• 149件のレビュー

Rコードを高速化し、ベンチマークとプロファイリングを学び、並列プログラミングの秘訣を身につけましょう。

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• 970件のレビュー

マルチステージビルド、Dockerのネットワーキングツール、Docker Composeを習得し、最適なコンテナ化アプリを実現しましょう。

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• 140件のレビュー

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

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Pythonで独自のトレード戦略を実装し、バックテストとパフォーマンス評価を行いましょう。

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BigQueryの力を解き放つ：基礎を理解し、クエリを実行し、ワークフローを最適化して効率的なデータ分析を行います。

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ニューラルネットワークの基本と、PythonのKerasを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学びます。

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PythonでA/Bテストの実務を学び、実験の実行と分析を習得。p値、サニティチェック、分析で意思決定を支援。

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機械学習の世界に飛び込み、エンドツーエンドのモデルを設計・学習・デプロイする方法を学びます。

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勾配ブースティングの基礎を学び、XGBoostで分類・回帰の課題を解く最先端の機械学習モデルを構築します。

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思いどおりに画像を処理・変換・操作する力を身につけましょう。

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ファイル操作、データ処理、実践的な手法で再利用可能なクリーンコードを構築し、Javaスキルを強化。

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このコースでは、SciPy を用いた階層型クラスタリングと k-means などで、教師なし学習の基礎を学びます。

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• 1,049件のレビュー

モデル検証の基礎と手法を学び、妥当性のある高性能なモデルの作成を始めましょう。

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• 121件のレビュー

統計的に考え、データの言語を話すための基礎を身につけましょう。

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• 4.8+
• 70件のレビュー

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

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• 228件のレビュー

確率変数、平均と分散、確率分布、条件付き確率など、確率の基礎概念を学習します。

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データサイエンスを支える重要分野である線形代数の入門コースです。