コース
中級 Power Automate
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 42件のレビュー
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
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
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
391 コース
データ準備
コース
Azure コンピューティングソリューション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 212件のレビュー
Azureでコンテナーの仕組みを学習。レジストリ、ACI、AKSの基礎、スケーリング、監視、トラブルシューティングを含みます。
クラウド
AI
確率・統計
AI
確率・統計
AI
クラウド
データ操作
コース
Pythonでのハイパーパラメータチューニング
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 895件のレビュー
Pythonでの自動ハイパーパラメータ調整の手法を学ぶ。Grid、Random、Informed Searchを含む。
機械学習
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+
- 313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
確率・統計
コース
Snowflake のデータ型と関数
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 616件のレビュー
Snowflake データ型と関数を学び、テキスト、数値、日付を操作しながら、カスタム関数とピボットテーブルを作成します。
データ操作
コース
Pythonで学ぶSentiment Analysis
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 487件のレビュー
顧客は製品に満足していますか、それともサービスに不満がありますか？エンドツーエンドの感情分析の実施方法を学びましょう。
機械学習
コース
spaCyで学ぶNatural Language Processing
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 693件のレビュー
spaCyの基本操作を習得し、自然言語処理モデルを学習。非構造化データから情報を抽出し、パターンをマッチングします。
機械学習
機械学習
探索的データ分析
コース
Azure Storage 開発
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 176件のレビュー
AzureでBlob Storage、Cosmos DB、キュー、イベント駆動型サービスを使って、データを保存・保護・拡張・処理する方法を学びます。
クラウド
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+
- 528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
クラウド
ソフトウェア開発
データの可視化
コース
Java でのデータインポート
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 138件のレビュー
JavaでTablesawライブラリを使ってデータをインポート、操作、変換する方法を学ぶ。 CSVファイル、表形式データ、複雑なJSON形式を扱います。
ソフトウェア開発
コース
Rで作るShiny Webアプリケーション
- 中級スキルレベル
- 4.7+
- 232件のレビュー
ShinyはRでインタラクティブなWebアプリを簡単に作成でき、チームでデータをダッシュボードや可視化として探索可能。
ソフトウェア開発
クラウド
コース
AWS でのアプリケーション開発
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 39件のレビュー
AWSでAPI Gateway、Lambda、SQS、SNS、EventBridge、Kinesisを使ってクラウドアプリを構築。 DVA-C02試験に向けて、サーバーレスとイベント駆動パターンを習得。
クラウド
コース
Pythonで学ぶOptimization入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 232件のレビュー
PythonのSciPyとPuLPで、基礎から制約付き・高度な最適化まで、実務の最適化問題を解く力を身につけます。
ソフトウェア開発
データエンジニアリング
コース
Snowflake による Generative AI 入門
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 390件のレビュー
Snowflake Cortexの組み込みLLM関数を使い、テキスト分析・生成や複数ステップのワークフローに対応するAIアプリの構築方法を学びます。
AI
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。