データエンジニアリング
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
無料アカウントを作成する
Googleで登録その他のオプションを表示または
データ操作
AI
ソフトウェア開発
リーダーシップ
コース
マーケティングのための AI
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 276件のレビュー
マーケティングでAIを使いこなし、キャンペーンを賢く計画し、高品質なコンテンツを作成して、独自のAIエージェントを構築しましょう。
AI
ソフトウェア開発
データ操作
データ準備
データ準備
コース
Gen AI Apps: Transform Your Work
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 313件のレビュー
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
クラウド
コース
AI for Sales
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 221件のレビュー
AIファーストで営業業務を進めよう!AIで見込み顧客の開拓を自動化し、パーソナライズしたメールを作成、CRM業務を効率化する方法を学びます。
AI
データ操作
コース
Replitで学ぶバイブコーディング
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 942件のレビュー
Replitで学ぶバイブコーディング。 Typeformクローンのようなアプリを構築し、Replitアプリのセキュリティ対策とデプロイを習得。
AI
コース
AI for Consulting
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 302件のレビュー
AIでコンサルティング業務を次のステージへ引き上げる方法を学びましょう!調査・分析・コミュニケーションを、より生産的かつ効果的に。
AI
コース
Digital Transformation with Google Cloud
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 216件のレビュー
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
クラウド
コース
Gemini in Gmail
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 483件のレビュー
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
AI
コース
Tidyverseによるデータコミュニケーション
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 224件のレビュー
tidyverseツールの力を活用し、結果を伝える出版品質のグラフィックとカスタムスタイルのレポートを作成します。
データの可視化
探索的データ分析
データの可視化
AI
コース
NoSQL入門
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 902件のレビュー
NoSQLを習得しデータ基盤を強化。Snowflakeでビッグデータを扱い、PostgresのJSONでドキュメントを処理し、Redisでキー値データを管理。
データエンジニアリング
データ準備
データマネジメント
データ操作
クラウド
データマネジメント
実践ファイナンス
コース
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- 基礎スキルレベル
- 4.8+
- 261件のレビュー
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
クラウド
データの可視化
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。