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データ、AI、クラウドコース

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181 コース

コース

Pythonで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 193件のレビュー

Pythonで不正検知の方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶ定量的リスク管理

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 218件のレビュー

Pythonで、2008年の金融危機に適用しながら、リスク管理、バリュー・アット・リスクなどを学ぶ。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 362件のレビュー

Pythonで基本的な機械学習モニタリングシステムを構築するために必要な知識を一通り学べます

機械学習

3 時間

コース

Pythonで学ぶファイナンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 434件のレビュー

PythonとNumPyで、最も基本的なファイナンスの概念を学びましょう。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 106件のレビュー

Graph RAGとハイブリッドRAGで、より正確で信頼性の高いRAGシステムを構築する。

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶ確率の基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 202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。

確率・統計

5 時間

コース

Pythonで扱う地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 277件のレビュー

このコースでは、空間データをPythonデータサイエンスのワークフローに統合する方法を学べます。

データ操作

4 時間

コース

Introduction to TensorFlow in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 53件のレビュー

ニューラルネットワークの基礎と、TensorFlowを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学ぶ。

機械学習

4 時間

コース

Great Expectationsで始めるデータ品質入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 385件のレビュー

PythonのGreat Expectationsで、データサイエンスとデータエンジニアリングのワークフローにおけるデータ品質を高水準で確保しましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Pythonで学ぶ音声言語処理

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 270件のレビュー

Pythonで生の音声ファイルを読み込み、変換し、音声認識で文字起こしする方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Data Transformation with Polars

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 65件のレビュー

Polarsをさらに深め、テキスト操作、ローリング統計、DataFrame結合、上級解析を習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Keras で学ぶ画像モデリング

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 89件のレビュー

Keras と Python で畳み込みニューラルネットワークを構築・学習・評価し、画像解析を習得しましょう。

AI

4 時間

コース

Pythonで学ぶOptimization入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 189件のレビュー

PythonのSciPyとPuLPで、基礎から制約付き・高度な最適化まで、実務の最適化問題を解く力を身につけます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶMongoDB入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 371件のレビュー

MongoDBで柔軟な構造のデータを操作・分析する方法を学びます。

データエンジニアリング

3 時間

コース

Pythonで学ぶ予測分析入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 235件のレビュー

このコースでは、予測のために Logistic Regression モデルを構築し、活用・提示する方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Python による金融のための Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 208件のレビュー

線形モデル、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークを使って株式データの値をモデル化し、予測する方法を学ぶ。

機械学習

4 時間

コース

Pythonでデータ可視化を磨く

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 304件のレビュー

結果を効率的かつ効果的に伝える、魅力的で説得力のある可視化の作り方を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶネットワーク分析入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 217件のレビュー

NetworkX を用いてネットワークを分析・可視化し、構造を理解するスキルを身につけます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶARIMAモデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 404件のレビュー

PythonでARIMAモデルを学び、時系列解析のエキスパートを目指しましょう。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ分析入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 341件のレビュー

リスクとパフォーマンスの有効な指標を算出し、望むリスク・リターンのトレードオフに最適なポートフォリオを構築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Bayesianデータ分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 257件のレビュー

ベイズデータ分析の利点を学び、さまざまな実世界のユースケースに適用しましょう!

確率・統計

4 時間

コース

Python で学ぶマーケットバスケット分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 264件のレビュー

書店データでPythonによるマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、映画レコメンドの作成にも応用します。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで学ぶアンサンブル手法

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 407件のレビュー

Pythonでbagging、boosting、stackingなどのアンサンブル手法を用い、高度で効果的な機械学習モデルの構築を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Pythonで可視化する地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 341件のレビュー

geopandasとfoliumを使い、Pythonで地理空間データを魅力的に可視化する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

Anomaly Detection in Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 177件のレビュー

この4時間のコースで、データ分析の異常を検出し、Pythonの統計ツールキットを拡張します。

確率・統計

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。

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