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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
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181 コース

コース

人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 302件のレビュー

人間の価値観を正確に反映するGenAIの作り方を学び、先進的なLLMで実践スキルを身につけましょう。

AI

4 時間

コース

Pythonで学ぶ時系列データの可視化

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 95件のレビュー

時系列データの季節性やトレンドなどのパターンを可視化しましょう。

データの可視化

4 時間

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

1 時間

コース

Pythonで欠損データに対処する

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 180件のレビュー

Pythonで欠損データの特定、分析、除去、そして代入(補完)方法を学びます。

データ操作

4 時間

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

4 時間

コース

Pythonで統計面接問題を練習しよう

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 87件のレビュー

条件付き確率、A/Bテスト、バイアス・バリアンスのトレードオフなどを復習し、次の統計面接に備えましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Amazon Bedrock入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 128件のレビュー

Amazon Bedrockで基盤AIモデルにアクセスし、複雑なインフラ管理なしでAIを活用・構築する方法を学びます。

AI

3 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+
  • 62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

Pythonで学ぶ統計思考(パート2)

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 252件のレビュー

統計的推論の中核である2つのタスク、パラメータ推定と仮説検定を学びます。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶGARCHモデル

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 188件のレビュー

GARCHモデルを学び、株式から外国為替までの金融データでの実装とキャリブレーション方法を身につけます。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learning面接対策

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 106件のレビュー

Pythonの機械学習に関する面接質問を解き、知識を磨いて次の面接に備えましょう。

機械学習

4 時間

コース

pandasで効率的にコードを書く

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 155件のレビュー

pandasで効率的な手法を学び、Pythonコードを最適化しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

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

4 時間

コース

Pythonで学ぶ線形モデリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 218件のレビュー

Pythonで線形モデルの概念と応用を学び、データのパターンを記述・予測・分析するモデルを構築します。

確率・統計

4 時間

コース

Pythonで学ぶ財務諸表分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 112件のレビュー

Pythonで財務諸表を分析。指標を計算し、財務健全性を評価、欠損値を処理し、分析結果をわかりやすく提示します。

実践ファイナンス

4 時間

コース

Python でチャットボットを作る

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 149件のレビュー

ルールベースシステムと機械学習を使った会話ボット構築の基礎を学ぶ

機械学習

4 時間

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

4 時間

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。

AI

2 時間

コース

R ユーザーのための Python

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 79件のレビュー

Pythonをすぐに使いこなしたいRユーザー向けのコースです!

ソフトウェア開発

5 時間

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

  • 上級スキルレベル
  • 4.7+
  • 144件のレビュー

ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

確率・統計

5 時間

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。

AI

1 時間 30 min

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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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。