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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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770 コース

コース

Power BI によるトレンド分析

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,365件のレビュー

時系列分析、分解ツリー、主要な影響要因などのトレンド分析手法を用いて、レポートの質を高めてください。

データ操作

3 時間

コース

Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,949件のレビュー

Pythonのstatsmodelsパッケージを用いて回帰分析を実装し、分析および解釈を行うことで、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

Excel を使った財務モデリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,034件のレビュー

Excelを用いた財務モデリングについて学びましょう。キャッシュフロー、シナリオ分析、時間価値、資本予算編成などを含みます。

実践ファイナンス

3 時間

コース

AIセキュリティとリスク管理

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,296件のレビュー

AIセキュリティの基礎を学び、脅威からシステムを守り、ビジネス目標と整合させ、主要リスクを軽減します。

AI

2 時間

コース

コンテナ化と仮想化の基礎概念

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 2,663件のレビュー

仮想マシン(VM)、コンテナ、Docker、およびKubernetesの基礎を学びましょう。違いを理解して始めましょう!

ソフトウェア開発

2 時間

コース

Pythonで学ぶ仮説検定

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,595件のレビュー

Pythonにおいて、t検定、比率検定、カイ二乗検定といった一般的な仮説検定を、どのような状況でどのように使用するのかを学びましょう。

確率・統計

4 時間

コース

Python のデータ型

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 524件のレビュー

lists、dictionaries、tuples などの Python データ型を整理・強化し、活用して Data Science の課題を解決しましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

データ品質入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,383件のレビュー

データ品質管理の基本について学びましょう。データ品質の監視と改善に関する主要な概念、側面、および手法について学びましょう。

データマネジメント

2 時間

コース

Pythonで学ぶMachine Learningの前処理

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 434件のレビュー

機械学習のためのデータのクリーニングと準備方法について学びましょう!

機械学習

4 時間

コース

Power BI によるレポートデザイン

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,014件のレビュー

DAX measureと段階的開示をレポートに組み込む実践的手法を学び、データ可視化の次のステップへ進みましょう。

データの可視化

3 時間

コース

Claude Code in Action

  • 中級スキルレベル
  • 4.9+
  • 122件のレビュー

Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.

AI

3 時間

コース

Pythonで学ぶサンプリング

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 3,795件のレビュー

Pythonと統計学を用いて、限られたデータから結論を導き出す方法を学びましょう。本講座では、無作為抽出から層化抽出、クラスター抽出に至るまで、あらゆる手法を網羅しております。

確率・統計

4 時間

コース

ダッシュボード設計の基本概念

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,110件のレビュー

効果的なダッシュボード作成スキルを習得。設計の基本、ビジュアル分析の要素、主要なダッシュボードの種類を理解します。

データの可視化

2 時間

コース

Tableauでデータを分析する

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,705件のレビュー

高度な分析と可視化により、Tableauのスキルをさらに向上させましょう。

データの可視化

8 時間

コース

Power BI へのアセットのデプロイと管理

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 3,250件のレビュー

Power BIでの資産のデプロイと保守を学びます。Power BI Serviceのインターフェースやワークスペースなど主要機能を習得します。

データ操作

2 時間

コース

人工知能ガバナンス

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 833件のレビュー

CollibraでAIガバナンスを学ぶ。 ツール、フレームワーク、MLOpsワークフローを使って、責任あるAIを構築、組み込み、拡張する。

AI

2 時間

コース

Rで学ぶ回帰入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,495件のレビュー

R言語を用いた回帰分析の実装、分析、解釈を通じて、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

確率・統計

4 時間

コース

LangGraph で学ぶ Multi-Agent Systems

  • 上級スキルレベル
  • 4.8+
  • 619件のレビュー

LangGraphフレームワークで新しいエージェント設計パターンを適用し、強力なマルチエージェントシステムを構築します。

AI

2 時間 45 min

コース

Kubernetes入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,558件のレビュー

本コースでは、Kubernetesの基礎を学び、Manifestsとkubectlでコンテナをデプロイしオーケストレーションします。

ソフトウェア開発

3 時間

コース

Pythonで扱う日付と時刻

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 2,722件のレビュー

Pythonで日付と時刻を扱う方法を学びましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

Google Sheets入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,919件のレビュー

数式、演算、セル参照といった基本スキルを習得し、Google スプレッドシートを自在に活用しましょう。

データ準備

2 時間

コース

データエンジニアリング入門

  • 中級スキルレベル
  • 4.7+
  • 831件のレビュー

この短期コースでは、ETLやクラウドコンピューティングといったツールやトピックを網羅し、データエンジニアリングの世界について学んでいただけます。

データエンジニアリング

4 時間

コース

Excel 入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,342件のレビュー

Excelの基本をすばやく習得:スプレッドシートの操作、数式の適用、データの分析、最初のグラフ作成まで!

データ操作

1 時間

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+
  • 564件のレビュー

Google の Agent Development Kit (ADK) を使い、顧客サポート向けアシスタントを段階的に構築しましょう。

AI

1 時間

コース

Pythonで学ぶ自然言語処理(NLP)

  • 中級スキルレベル
  • 4.8+
  • 785件のレビュー

前処理から高度なTransformerモデルまで、重要なNLP手法でテキスト分析を習得しましょう。

AI

4 時間

コース

中級 Java

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 1,159件のレビュー

methods、制御フロー、ループを使って、より読みやすく賢いJavaコードを書く力を身につけましょう。

ソフトウェア開発

4 時間

コース

AIで始めるSQLクエリ入門

  • 基礎スキルレベル
  • 4.8+
  • 613件のレビュー

プロンプト作成でAIを活用し、クエリ生成とデータ分析を通じて、SQLで実践的な課題を解決します。

データ操作

3 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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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。