コース
Introduction to TensorFlow in Python
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 54件のレビュー
ニューラルネットワークの基礎と、TensorFlowを使ったディープラーニングモデルの構築方法を学ぶ。
機械学習
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
Googleで続行その他のオプションを表示または
392 コース
確率・統計
コース
DVCによるデータバージョニング入門
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 401件のレビュー
MLデータ管理のための Data Version Control を学習。セットアップを習得し、パイプラインを自動化、モデル評価をスムーズに行います。
機械学習
コース
完全自動化MLOps
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 339件のレビュー
MLOpsのアーキテクチャ、CI/CD/CM/CT手法と自動化パターンを学び、継続的に価値を生むMLシステムの運用・デプロイを習得。
機械学習
ソフトウェア開発
コース
Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 457件のレビュー
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
データ準備
確率・統計
コース
AWS Lambda によるサーバーレスアプリケーション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 34件のレビュー
AWS Lambdaでサーバーレスアプリを構築、デプロイ、最適化。 ライブAWS Consoleで、イベント処理、エラー処理、並行処理、安全なデプロイを習得。
クラウド
確率・統計
データ操作
コース
ケーススタディ：Excelで学ぶネット収益マネジメント
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 225件のレビュー
Fast Moving Consumer Goods 企業で、Excel を使って Net Revenue Management 手法を実践します。
実践ファイナンス
コース
OpenAI APIで学ぶマルチモーダルシステム
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 462件のレビュー
OpenAIのテキストと音声モデルでマルチモーダルシステムを構築し、エンドツーエンドのカスタマーサポートChatbotも実装しましょう。
AI
コース
Building Web Applications with Shiny in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 221件のレビュー
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
ソフトウェア開発
データ操作
確率・統計
クラウド
データエンジニアリング
コース
Llama 3 のファインチューニング
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 390件のレビュー
TorchTuneでLlamaをタスク向けにファインチューニング。量子化などの効率的手法も学び、最適化された微調整を実践。
AI
コース
ケーススタディ：Power BI でヘルスケアデータを分析する
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 281件のレビュー
医療のケーススタディでPower BIを実践。データを分析し、業務効率の洞察を得て、ダッシュボードを構築します。
データの可視化
コース
Python で学ぶマーケットバスケット分析
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 269件のレビュー
書店データでPythonによるマーケットバスケット分析のアソシエーションルールを学び、映画レコメンドの作成にも応用します。
機械学習
データ操作
ソフトウェア開発
データ操作
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+
- 212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式データの値をモデル化し、予測する方法を学ぶ。
機械学習
確率・統計
コース
Unsupervised Learning in R
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 105件のレビュー
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
機械学習
コース
R による Supervised Learning：回帰
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 105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
確率・統計
コース
Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 45件のレビュー
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
クラウド
データ操作
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。