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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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770 コース

コース

中級 DAX in Power BI

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 4,153件のレビュー

Microsoft Power BIにおけるDAX計算の数々をご紹介し、その活用方法をご説明いたします。

データ操作

3 時間

コース

ケーススタディ:Excelによる顧客離脱の分析

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,967件のレビュー

架空の企業「Databel」のデータセットをExcelで分析し、顧客離れの原因を特定していただく必要がございます。

レポート/報告

1 時間

コース

Pythonで始めるデータサイエンス入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 503件のレビュー

Pythonを用いたデータサイエンスの世界へ飛び込み、データを効果的に分析し可視化する方法を学びましょう。プログラミングの経験やスキルは不要です。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Power BIで学ぶ探索的データ分析(EDA)

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,854件のレビュー

Power BIの探索的データ分析(EDA)を活用し、より迅速に洞察を明らかにし、ビジネス価値を推進する効果的なレポート作成方法について学びましょう。

探索的データ分析

3 時間

コース

Python で学ぶ ETL と ELT

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,638件のレビュー

抽出、変換、ロードの原則を用いて、効果的で高性能かつ信頼性の高いデータパイプラインの構築方法を学びましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Python関数の書き方

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,808件のレビュー

ベストプラクティスを活用し、良好なドキュメントを備えた、保守性が高く再利用可能な複雑な関数の書き方を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AI for Finance

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 362件のレビュー

金融でAIを活用し、データ分析、効果的なプロンプト作成、ワークフロー自動化で意思決定を高めましょう。

AI

3 時間

コース

SQL Server 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 404件のレビュー

SQL Serverを使用して一般的なデータ操作タスクを実行する方法を学び、このデータベースシステムを用いた一般的なデータ操作タスクを習得しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Power BI のレポート作成

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,086件のレビュー

お持ちのスキルを活用して、Power BIのビジュアライゼーションをさらに高めましょう。ダッシュボードを構築するだけでなく、代替データを用いたストーリーテリングの技法を学びましょう。

データの可視化

3 時間

コース

ggplot2 で始めるデータ可視化入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,535件のレビュー

ggplot2で、グラフィックスの文法を理解しながら、意味があり美しいデータ可視化を作成する方法を学びます。

データの可視化

4 時間

コース

データガバナンスの基礎概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,998件のレビュー

データガバナンスの概要について学び、その意味や目的、そしてデータガバナンスフレームワークの導入方法について探求します。

データマネジメント

2 時間

コース

データセキュリティ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,855件のレビュー

初心者向けのインタラクティブコースで、データを守る方法を学び、安全かつセキュアに保つスキルを身につけましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

Artificial Intelligence (AI) Strategy

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,081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

3 時間

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+
  • 1,527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

1 時間

コース

dplyr で行うデータ操作

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 720件のレビュー

dplyrを用いたデータ変換と操作の方法を学び、Tidyverseのスキルを身につけましょう。

データ操作

4 時間

コース

Model Context Protocol(MCP)入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 246件のレビュー

Model Context Protocol (MCP)で、AI/LLMアプリケーションをAPI、データベース、ファイルシステムとこれまで以上に簡単に統合できます。

AI

3 時間

コース

高度な Excel 関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,208件のレビュー

実践演習で、Excelの高度な参照、検索、データベース関数を習得し、スキルを強化しましょう。

データ操作

2 時間

コース

Microsoft Copilot in Excel

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 425件のレビュー

Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.

AI

3 時間

コース

FastAPI入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,586件のレビュー

FastAPIで堅牢な本番運用APIを構築。HTTP操作、バリデーション、非同期実行を習得し、効率的なデータ/MLパイプラインを実現。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Python で学ぶ Apache Airflow 入門

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,130件のレビュー

データエンジニアリングワークフローの実装とスケジューリングの方法について学びましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

PyTorchによる中級ディープラーニング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,165件のレビュー

画像データや時系列データのモデリングに用いられる、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)、RNN(再帰型ニューラルネットワーク)、LSTM(長短期記憶ネットワーク)、GRU(ゲート再帰ユニット)といった基本的な深層学習アーキテクチャについて学びましょう。

AI

4 時間

コース

Polars入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 506件のレビュー

高速なデータ操作が可能なPythonライブラリPolarsで、データの変換、クレンジング、分析を効率的に行う方法を学びます。

データ操作

3 時間

コース

Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 744件のレビュー

本コースでは、scikit-learnを用いた回帰および分類のための木ベースモデルとアンサンブル手法の活用方法を学んでいただきます。

機械学習

5 時間

コース

NumPy入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,489件のレビュー

ニューヨーク市の樹木調査データを用いて、配列の作成、並べ替え、フィルタリング、更新方法を学び、NumPyのスキルを習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Introduction to Databricks SQL

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 748件のレビュー

Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.

データエンジニアリング

3 時間

コース

Power BI のデータ接続

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,599件のレビュー

Power BIのデータインポートスキルを向上させる様々な方法をご確認ください。

データ操作

2 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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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。