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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データの可視化
コース
LlamaIndex によるエージェントワークフローの構築
- 上級スキルレベル
- 4.7+
- 68件のレビュー
LlamaIndexを使って、計画・検索・記憶・協働できるAIエージェントワークフローを構築します。
AI
コース
Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 134件のレビュー
RNNでテキスト感情を分類し、文章を生成し、言語間で翻訳する方法を学びます。
AI
コース
Building AI Agents with CrewAI
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 87件のレビュー
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
AI
データ操作
コース
Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 161件のレビュー
Hugging Faceの最新AIモデルでテキスト・画像・音声・動画を組み合わせ、新しい画像や動画を生成しましょう。
AI
確率・統計
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実践ファイナンス
探索的データ分析
確率・統計
コース
PyTorch による効率的な AI モデルトレーニング
- 上級スキルレベル
- 4.8+
- 102件のレビュー
AcceleratorとTrainerを使って分散学習で大規模言語モデルの学習時間を短縮する方法を学ぶ
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実践ファイナンス
機械学習
機械学習
ソフトウェア開発
コース
Analyzing IoT Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 108件のレビュー
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
データ操作
確率・統計
実践ファイナンス
機械学習
コース
Analyzing Social Media Data in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 32件のレビュー
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
データ操作
コース
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 171件のレビュー
顧客生涯価値や解約予測、セグメンテーションまで。PythonでMarketing向け機械学習のユースケースを学び実装します。
機械学習
コース
Weaviate ではじめる End-to-End RAG
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 18件のレビュー
WeaviateでRAGをマスターしよう!検索用のテキストと画像を埋め込み、ベクトル検索、BM25、ハイブリッド検索を試します。
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コース
Polars によるデータパイプラインのスケーリングと最適化
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 23件のレビュー
本番対応のパフォーマンスに向けて、Polarsデータパイプラインの最適化、スケーリング、テストを学ぶ。
データ操作
AI
ソフトウェア開発
確率・統計
データ操作
コース
Haystackで学ぶAIエージェント構築
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 43件のレビュー
Haystackを使って、LLMと外部コンポーネントを連携するオープンソースフレームワークでヘルスケアAIエージェントを作成します。
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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。