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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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392 コース

コース

Data Transformation with Polars

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 120件のレビュー

Polarsをさらに深め、テキスト操作、ローリング統計、DataFrame結合、上級解析を習得しましょう。

データ操作

4 時間

コース

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 44件のレビュー

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶA/Bテスト

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 364件のレビュー

PythonでA/Bテストの実務を学び、実験の実行と分析を習得。p値、サニティチェック、分析で意思決定を支援。

確率・統計

4 時間

コース

Seaborn による中級データ可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 459件のレビュー

Seabornの高度な可視化ツールを使って、美しく情報豊かなビジュアルを簡単に作成します。

データの可視化

4 時間

コース

Pythonで学ぶ次元削減

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 886件のレビュー

データの次元削減の概念を理解し、Pythonでその手法を実践的に習得しましょう。

機械学習

4 時間

コース

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 472件のレビュー

MLOps思考へ転換し、機械学習モデルの学習、ドキュメント化、保守、スケーリングを行い、性能を最大限に引き出します。

機械学習

4 時間

コース

Snowflake のデータ型と関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 538件のレビュー

Snowflake データ型と関数を学び、テキスト、数値、日付を操作しながら、カスタム関数とピボットテーブルを作成します。

データ操作

3 時間

コース

SQL Serverでクエリ性能を改善する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 416件のレビュー

このコースでは、効率的で読みやすく、理解しやすいクエリの書き方を学びます。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶデータベース入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 286件のレビュー

このコースでは、リレーショナルデータベースの基礎と、その操作方法を学びます。

データ操作

4 時間

コース

Rで始めるBioconductor入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 121件のレビュー

ウイルス、菌類、人間、植物のデータセットを使って、バイオインフォマティクスに必要なBioconductorパッケージの使い方を学びましょう!

確率・統計

4 時間

コース

spaCyで学ぶNatural Language Processing

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 613件のレビュー

spaCyの基本操作を習得し、自然言語処理モデルを学習。非構造化データから情報を抽出し、パターンをマッチングします。

機械学習

4 時間

コース

NoSQLの基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 539件のレビュー

この概念中心のコース(コーディング不要)では、4大NoSQLデータベースと主要なエンジンについて学びます。

データエンジニアリング

2 時間

コース

Machine Learning モニタリングの基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 509件のレビュー

本番環境での機械学習モデル監視の課題(データ/コンセプトドリフト)と、劣化への対処手法を学びます。

機械学習

2 時間

コース

pandas でデータを整形する

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 816件のレビュー

DataFrameをワイドからロングに変形し、行・列のstack/unstackを行い、MultiIndexのDataFrameを効率的に整形します。

データ操作

4 時間

コース

Pythonで学ぶSentiment Analysis

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 445件のレビュー

顧客は製品に満足していますか、それともサービスに不満がありますか?エンドツーエンドの感情分析の実施方法を学びましょう。

機械学習

4 時間

コース

Dash と Plotly で作るダッシュボード

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 289件のレビュー

DashとPlotlyで、インタラクティブで洞察に富んだダッシュボードの作り方を学ぶ。

データの可視化

4 時間

コース

Snowflake のウィンドウ関数

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 529件のレビュー

Snowflakeのウィンドウ関数を使い、ランキング、パーティション、ローリング計算で複雑なデータ問題を解決します。

データ操作

3 時間

コース

Rで学ぶ中級データインポート

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 287件のレビュー

あらゆる形式のデータを解析。フラットファイル、統計ソフト、データベース、Web上のデータまで対応します。

データ準備

3 時間

コース

Pythonで学ぶ不正検知

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 195件のレビュー

Pythonで不正検知の方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Great Expectationsで始めるデータ品質入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 397件のレビュー

PythonのGreat Expectationsで、データサイエンスとデータエンジニアリングのワークフローにおけるデータ品質を高水準で確保しましょう。

データエンジニアリング

4 時間

コース

R Markdown でレポート作成

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 330件のレビュー

R Markdownは、Rコードから動的レポートを作成できる、使いやすい記法です。

レポート/報告

4 時間

コース

tidyrでデータを整形する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 466件のレビュー

ほぼあらゆるデータを整然データに変換し、分析を容易にします。

データ操作

4 時間

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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