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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776 コース
コース
効率的なPythonコードの書き方
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,694件のレビュー
効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。
ソフトウェア開発
AI
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+
- 4,124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
ソフトウェア開発
コース
Python のデータ型
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 566件のレビュー
lists、dictionaries、tuples などの Python データ型を整理・強化し、活用して Data Science の課題を解決しましょう。
ソフトウェア開発
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Microsoft Copilot in Excel
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 626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
AI
データ操作
コース
Pythonによるオブジェクト指向プログラミング入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,825件のレビュー
オブジェクト指向プログラミング（OOP）の基礎を学び、独自のクラスとオブジェクトを作成しましょう。
ソフトウェア開発
コース
Google Gemini と NotebookLM で学ぶ実践 AI
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,199件のレビュー
GeminiとNotebookLMを習得し、タスクを自動化して生産性を向上させて、GoogleのAIエコシステムでよりスマートに働きましょう。
AI
データ操作
コース
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 783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
データリテラシー
コース
Power BI のレポート作成
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,312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
コース
LangChainで設計するエージェント型システム
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,329件のレビュー
LangChainエージェントの基礎的な構成要素を理解し、カスタムチャットエージェントを構築しましょう。
AI
データ準備
データ操作
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+
- 1,677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
コース
Python で学ぶ ETL と ELT
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,809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
データマネジメント
データ操作
データエンジニアリング
データリテラシー
AI
クラウド
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+
- 4,221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
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Introduction to Power Automate
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 126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
コース
データエンジニアリング入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 899件のレビュー
この短期コースでは、ETLやクラウドコンピューティングといったツールやトピックを網羅し、データエンジニアリングの世界について学んでいただけます。
データエンジニアリング
コース
OpenAI Responses API を使いこなす
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 494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
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でデータスキルを伸ばしましょう
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。