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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。

  • 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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391 コース

コース

Google ADK で作る AI エージェント

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 604件のレビュー

Google Agent Development Kit(ADK)を使い、カスタマーサポート向けAIアシスタントを段階的に構築します。

AI

1 時間

コース

Pythonでの金融データのインポートと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 72件のレビュー

このコースでは、Pythonで多様なツールやデータ源を用いて金融データを取り込み、管理する方法を学びます。

実践ファイナンス

5 時間

コース

Cursor によるソフトウェア開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 499件のレビュー

Cursorで本番環境対応のコードを構築する。 AIプロンプト、リファクタリング、テスト、高度なワークフローを習得する。

AI

1 時間 30 min

コース

Rで学ぶ中級回帰分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 859件のレビュー

複数の説明変数を用いた線形回帰とロジスティック回帰を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 320件のレビュー

与信申込データの整備から、機械学習とビジネスルールによるリスク低減・収益性確保までを学びます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonパッケージ開発

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 1,048件のレビュー

自作の Python パッケージを作成し、コードの再利用性を高め、他者と簡単に共有できるようにしましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 402件のレビュー

ポートフォリオのリスクとリターンを評価し、時価総額加重の株式ポートフォリオを構築。シナリオ生成で市場リスクを予測・ヘッジ。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Rによる推測の基礎

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 61件のレビュー

統計的推測と呼ばれる手法で、サンプルから母集団について結論を導く方法を学びます。

確率・統計

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
  • 4.7+
  • 555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

n8n による中級ワークフロー自動化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 134件のレビュー

堅牢で本番運用に耐えるn8n自動化を設計し、APIからデータを取得してバッチ処理やエラー対応を行い、スケジュールに沿って無人実行する方法を学びます。

AI

4 時間

コース

PostgreSQLでクエリ性能を改善する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 545件のレビュー

PostgreSQLのクエリを最適化し、処理時間を大幅に短縮する方法を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

R による Supervised Learning:回帰

  • 中級スキルレベル
  • 4.6+
  • 110件のレビュー

このコースでは、線形回帰、Generalized Additive Models、Random Forests、xgboostを用いて将来の事象を予測する方法を学びます。

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+
  • 609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

Pythonで学ぶ次元削減

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 992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

SQL Serverでクエリ性能を改善する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 507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

statsmodels を使った中級 Regression

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 642件のレビュー

複数の説明変数を用いた線形回帰とロジスティック回帰の実行方法を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Claude を使った経費監査

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 44件のレビュー

経費を細かく確認して、ポリシー違反を見つけるのにうんざりしていませんか?もう終わり!Claude Coworkで、経費規定違反の報告書を迅速かつ明確に作成。

AI

15 min

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+
  • 327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

SQL Serverで学ぶ時系列分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 476件のレビュー

SQL Serverで日付・時刻データを扱い、時系列分析に活用する方法を学びます

データ操作

5 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+
  • 584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

Pythonで扱う地理空間データ

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 302件のレビュー

このコースでは、空間データをPythonデータサイエンスのワークフローに統合する方法を学べます。

データ操作

4 時間

コース

Python による金融のための Machine Learning

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 245件のレビュー

線形モデル、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークを使って、株価データの値をモデル化・予測する方法を学びます。

機械学習

4 時間

コース

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 150件のレビュー

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

クラウド

30 min

コース

完全自動化MLOps

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 401件のレビュー

MLOpsのアーキテクチャやCI/CD/CM/CT、自動化パターンを学び、継続的に価値を生み出す機械学習システムの運用・デプロイ方法を身につけます。

機械学習

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。

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。