メインコンテンツへスキップ

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


続行すると、弊社の利用規約プライバシーポリシーに同意し、データが米国に保存されることに同意したことになります。
392 コース

コース

実世界の課題にSQLを適用する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,199件のレビュー

テーブルを見つけ、新しいテーブルやビューを保存・管理し、ビジネス課題に答える保守性の高いSQLコードを書きましょう。

レポート/報告

4 時間

コース

Pythonでの時系列データ操作

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 167件のレビュー

このコースでは、時系列データの取り扱いに関する基礎を学んでいただきます。

データ操作

4 時間

コース

Bashスクリプト入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 501件のレビュー

Bashスクリプトで、クラウド上の分析パイプラインを構築し、複数ファイルに保存されたデータを扱えます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

OpenAI Responses API を使いこなす

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 220件のレビュー

OpenAI Responses API と GPT-5 を使い、賢く双方向で信頼性の高い AI アプリをこれまで以上に簡単に構築しましょう。

AI

3 時間

コース

中級 SQL Server

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 240件のレビュー

本コースでは、Microsoft SQL Serverで用いられるSQLの方言であるT-SQLを使ってデータ分析を行います。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Apache Kafka 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 895件のレビュー

Apache Kafkaを基礎からアーキテクチャまで習得。実運用のデータストリーミングに向けて、作成・管理・トラブル対応を学びます。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Intermediate Python for Finance

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 975件のレビュー

Finance向けのPythonスキルを発展。datetime、if文、DataFrameなどの使い方を学び、実務力を強化します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Python によるモデル検証

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 904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。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶ中級回帰分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 807件のレビュー

複数の説明変数を用いた線形回帰とロジスティック回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Javaにおけるデータ型と例外処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 595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。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

BigQuery入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 443件のレビュー

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。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Pythonで学ぶ金融トレーディング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 289件のレビュー

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。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 76件のレビュー

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

AI

4 時間

コース

End-to-End Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 353件のレビュー

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。

機械学習

4 時間

コース

Rで学ぶサンプリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 876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。

確率・統計

4 時間

コース

Databricks における Spark SQL を使ったデータ変換

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 119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。

データエンジニアリング

3 時間

コース

Rでのデータクリーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 813件のレビュー

生データから迅速かつ正確にクリーニングし、的確なインサイトへ導くスキルを身につけましょう。

データ準備

4 時間

コース

ggplot2 中級データ可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 974件のレビュー

ggplot2におけるファセット、座標系、統計機能の活用方法を学び、意味のある説明的なプロットを作成しましょう。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列解析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 136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。

確率・統計

4 時間

コース

Rで学ぶSupervised Learning:分類

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 147件のレビュー

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。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶクラスタ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,014件のレビュー

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。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 291件のレビュー

与信申込データを整備し、機械学習とビジネスルールを適用してリスクを低減し、収益性を確保する方法を学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 367件のレビュー

ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonパッケージ開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 952件のレビュー

自作の Python パッケージを作成し、コードの再利用性を高め、他者と簡単に共有できるようにしましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

SQLでのレポーティング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 822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。

レポート/報告

4 時間

コース

Snowflake による Generative AI 入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 359件のレビュー

Snowflake Cortex の内蔵 LLM 機能で、テキスト分析・生成や複数ステップのワークフローを行う AI アプリの構築方法を学びます。

AI

2 時間

コース

効率的なRコードの書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 136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。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Input/Output and Streams in Java

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 419件のレビュー

Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

ソフトウェア開発

4 時間

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。