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
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コース
Excel の Power Pivot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,714件のレビュー
ExcelのPower Pivotを習得し、データの取り込み、リレーションシップ構築、DAXを活用。動的ダッシュボードで実践的な洞察を得る。
データ操作
コース
Microsoft Copilot in Word
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 549件のレビュー
WordでMicrosoft Copilotを使いこなし、文章をすばやく作成。文書を瞬時に理解し、共同作業をより効果的に進める方法を学べます。
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
- 4.7+
- 1,664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認定資格に備えましょう。
クラウド
コース
Google Sheetsで学ぶデータ分析
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,342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
AI
コース
Gen AI: Beyond the Chatbot
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 464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
Data Managementの基本概念
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,381件のレビュー
データのライフサイクルからセキュリティ、ガバナンスまで、データマネジメントに必要な重要概念を体系的に学びます。
データマネジメント
確率・統計
コース
データドリブン意思決定 for Business
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,092件のレビュー
実践的なデータ活用のフレームワークを学び、より良いビジネス判断につなげます。コーディングの知識は必要ありません。
リーダーシップ
コース
Microsoft Azure の管理とガバナンスを理解する
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,527件のレビュー
データプロ向けに、Azure の Management と Governance を体系的に習得。クラウド専門性を高めるための最適な包括コース。
クラウド
コース
Databricks Lakehouse 入門
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 396件のレビュー
Databricks Lakehouseを探求する - メダリオンアーキテクチャやクラスターから、ガバナンス、共有、デプロイまで。
データエンジニアリング
データ操作
機械学習
データエンジニアリング
データの可視化
コース
Google: Introduction to AI Agents
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 395件のレビュー
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
クラウド
データ準備
データ操作
コース
Tableauで学ぶデータ可視化
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 955件のレビュー
データ可視化はデータアナリストに最も求められるスキルの一つです。本コースで、Tableauを用いて発見をより効果的に伝えます。
データの可視化
ソフトウェア開発
実践ファイナンス
データリテラシー
データリテラシー
コース
Databricks におけるデータ管理
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 1,055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
データ準備
データリテラシー
確率・統計
コース
データストーリーテリング事例研究:専攻分野
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 1,034件のレビュー
データストーリーテリングは、分析を高める需要の高いスキルです。 このコースで大学専攻データセットを使って、ストーリー構築と可視化を学ぶ!
データリテラシー
コース
Introduction to Google Workspace with Gemini
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 538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.
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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。