データリテラシー
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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794 コース
コース
ChatGPT中級
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 4,615件のレビュー
GPTモデルの基本的なアーキテクチャを理解し、高度なプロンプト設計を学びながら、ChatGPTをさらに使いこなす方法を身につけます。
AI
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SQL Server 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 462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
データ準備
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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+
- 2,994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
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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+
- 4,484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
MLOpsの概念
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,087件のレビュー
MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。
機械学習
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+
- 832件のレビュー
このコースでは、scikit-learnを使って、回帰や分類にツリーベースのモデルやアンサンブルを活用する方法を学びます。
機械学習
データ操作
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+
- 2,845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
データ準備
データリテラシー
データ操作
コース
Python で学ぶ ETL と ELT
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,985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
AI
その他
AI
確率・統計
データリテラシー
コース
Pythonで学ぶ仮説検定
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,955件のレビュー
Pythonにおいて、t検定、比率検定、カイ二乗検定といった一般的な仮説検定を、どのような状況でどのように使用するのかを学びましょう。
確率・統計
コース
OpenAI Responses API を使いこなす
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 728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
コース
Google Gemini と NotebookLM で学ぶ実践 AI
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,383件のレビュー
GeminiとNotebookLMを活用し、業務の自動化や生産性向上など、GoogleのAIエコシステムを仕事で使いこなす方法を学びます。
AI
クラウド
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+
- 1,790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
Power BI によるレポートデザイン
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,410件のレビュー
DAX measureと段階的開示をレポートに組み込む実践的手法を学び、データ可視化の次のステップへ進みましょう。
データの可視化
コース
Pythonで学ぶサンプリング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 4,194件のレビュー
Pythonと統計学を用いて、限られたデータから結論を導き出す方法を学びましょう。本講座では、無作為抽出から層化抽出、クラスター抽出に至るまで、あらゆる手法を網羅しております。
確率・統計
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Rでのデータインポート入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 408件のレビュー
本コースでは、readxlやdata.tableといったツールを用いて、RでCSV、XLS、テキストファイルを読み込む方法を学びます。
データ準備
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。
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。