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+
- 2,388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、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。
- 自分のペースで学習
- 実践的な経験を積む
- 短い章を完了
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727 コース
コース
LangChain で学ぶ Retrieval Augmented Generation (RAG)
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 1,772件のレビュー
LangChainを使用した検索拡張生成（RAG）により、外部データを大規模言語モデル（LLM）と統合する最先端の手法を学びましょう。
AI
データリテラシー
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+
- 3,609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
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+
- 3,697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
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+
- 2,065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
コース
ビジネスのためのLarge Language Models
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 2,183件のレビュー
Large Language Models（LLMs）の基礎と、ビジネスをどう変革しているかを学びます。
AI
コース
Power BI のレポート作成
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 2,853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
データマネジメント
コース
Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 716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
コース
SQL Server 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 389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
データ操作
AI
コース
Artificial Intelligence (AI) Strategy
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,862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
データエンジニアリング
データマネジメント
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+
- 1,394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
ソフトウェア開発
データ操作
データ操作
データ準備
データの可視化
コース
FastAPI入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 1,486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
コース
コンテナ化と仮想化の基礎概念
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 2,525件のレビュー
仮想マシン（VM）、コンテナ、Docker、およびKubernetesの基礎を学びましょう。違いを理解して始めましょう！
ソフトウェア開発
データ操作
コース
Model Context Protocol（MCP）入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 122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
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+
- 2,807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
Power BI へのアセットのデプロイと管理
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 3,026件のレビュー
Power BIでの資産のデプロイと保守を学びます。Power BI Serviceのインターフェースやワークスペースなど主要機能を習得します。
データ操作
AI
コース
Pythonで学ぶ仮説検定
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 3,399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
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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