AI
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
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
データリテラシー
データ操作
コース
Google Sheetsで学ぶデータ分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,186件のレビュー
Google Sheetsでデータを整形・分析し、洞察を得る方法を学びます。並べ替え、フィルター、VLOOKUPでデータを結合する手順も習得します。
データ操作
リーダーシップ
コース
Databricks の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 846件のレビュー
Databricks Lakehouseの強みを学び、データエンジニアリングと機械学習のスキルを大規模に伸ばしましょう。
データエンジニアリング
コース
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 234件のレビュー
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
AI
データマネジメント
コース
説明可能な人工知能(XAI)の基礎概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 947件のレビュー
初心者向けコースで、Explainable Artificial Intelligence (XAI) の役割と実務での実態を理解しましょう。
AI
データ操作
ソフトウェア開発
コース
Gemini in Google Slides
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 274件のレビュー
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
AI
コース
AWSのセキュリティとコスト管理の基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,283件のレビュー
AWSのセキュリティ、ガバナンス、コスト最適化を習得し、Cloud Practitioner認定に備えましょう。
クラウド
コース
Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 469件のレビュー
Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
データの可視化
コース
Create Engaging Video with Google Vids
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 258件のレビュー
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
クラウド
データリテラシー
コース
データストーリーテリング事例研究:グリーンビジネス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 815件のレビュー
実例でデータストーリーテリングを練習!認証済みのグリーン企業データセットで、複雑な洞察を効果的に伝える。
データリテラシー
AI
ソフトウェア開発
コース
Databricks におけるデータ管理
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 806件のレビュー
DatabricksでDelta Lakeを用いたデータ管理を習得。ACIDトランザクション、スキーマ制約、セキュリティを網羅。
データマネジメント
コース
Introduction to Databricks Lakehouse
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 122件のレビュー
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
データエンジニアリング
コース
Microsoft Copilot in PowerPoint
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 111件のレビュー
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
AI
コース
NoSQL入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 789件のレビュー
NoSQLを習得しデータ基盤を強化。Snowflakeでビッグデータを扱い、PostgresのJSONでドキュメントを処理し、Redisでキー値データを管理。
データエンジニアリング
コース
Gemini in Google Meet
- 基礎スキルレベル
- 4.9+
- 271件のレビュー
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
AI
コース
人工知能ガバナンス
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 552件のレビュー
CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを使って、責任あるAIを構築、組み込み、拡張する。
AI
AI
AI
コース
Gen AI: Beyond the Chatbot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 119件のレビュー
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
クラウド
コース
Analyzing Marketing Campaigns with pandas
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 407件のレビュー
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
探索的データ分析
コース
ケーススタディ:Tableauで顧客解約を分析する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 930件のレビュー
架空企業DatabelのデータセットをTableauで分析し、顧客が解約(チャーン)する理由を特定します。
データの可視化
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でデータスキルを磨きましょう
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。