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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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
データリテラシー
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
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
データリテラシー
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
ソフトウェア開発
AI
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
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
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+
- 3,943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
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
データマネジメント
データマネジメント
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
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
データ操作
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
データ操作
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
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
データエンジニアリング
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
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+
- 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
データ操作
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+
- 2,062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
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
データ操作
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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